Guided Profile Generation Improves Personalization with LLMs

📄 arXiv: 2409.13093v1 📥 PDF

作者: Jiarui Zhang

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-09-19

备注: EMNLP 2024 Findings

💡 一句话要点

提出引导式用户画像生成方法，提升LLM在个性化任务中的性能

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 个性化 用户画像生成 自然语言处理 推荐系统

📋 核心要点

  1. 现有方法直接使用原始用户数据，LLM难以有效解析和利用这些稀疏且复杂的个人信息。
  2. GPG方法通过生成自然语言形式的用户画像，帮助LLM提取关键特征，更好地理解用户偏好。
  3. 实验表明，GPG在个性化任务中显著提升了LLM的性能，例如偏好预测准确率提升了37%。

📝 摘要（中文）

为了提升大型语言模型（LLM）在推荐、排序和电商平台等商业系统中的客户体验，本文提出了一种名为引导式用户画像生成（GPG）的通用方法。现有方法直接将稀疏且复杂的个人信息输入LLM，模型难以有效解析和利用这些信息。GPG通过生成自然语言形式的中间用户画像，使LLM能够总结并提取个人信息中的重要特征，从而更精确地根据用户的独特习惯和偏好进行生成。实验结果表明，GPG提高了LLM在不同个性化任务中的能力，例如，在预测个人偏好方面的准确率比直接输入原始个人信息提高了37%。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在个性化任务中，难以有效利用稀疏和复杂的个人信息的问题。现有方法直接将原始用户数据输入LLM，导致模型难以提取关键特征，无法准确理解用户偏好，从而影响个性化效果。

核心思路：论文的核心思路是引入一个中间步骤，即引导式用户画像生成（Guided Profile Generation, GPG）。GPG通过生成自然语言描述的用户画像，将原始的、稀疏的用户信息转化为更易于LLM理解和利用的结构化信息。这样可以帮助LLM更好地捕捉用户的独特习惯和偏好。

技术框架：GPG方法包含两个主要阶段：首先，使用一个预训练的语言模型（例如，经过微调的LLM）根据原始用户数据生成自然语言形式的用户画像。这个画像应该简洁、准确地概括用户的关键特征。其次，将生成的用户画像与任务相关的输入一起输入到另一个LLM中，用于完成个性化任务。整体流程是先利用用户数据生成用户画像，再将用户画像作为上下文信息输入LLM，从而提升LLM的个性化能力。

关键创新：该方法最重要的创新点在于引入了中间的“用户画像生成”步骤。与直接将原始数据输入LLM相比，GPG能够将原始数据提炼成更易于理解和利用的自然语言描述，从而显著提升LLM的个性化能力。这种方法可以应用于各种个性化任务，具有很强的通用性。

关键设计：GPG的关键设计在于如何生成高质量的用户画像。这可能涉及到对LLM进行微调，使其能够更好地理解用户数据并生成准确的描述。此外，用户画像的长度和详细程度也需要仔细考虑，以平衡信息的丰富性和计算成本。损失函数的设计可能包括最大化生成画像与用户真实偏好之间的相关性，以及最小化生成画像的歧义性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，GPG方法在预测个人偏好方面的准确率比直接输入原始个人信息提高了37%。这一显著的提升表明，GPG能够有效地帮助LLM理解和利用用户数据，从而提升个性化任务的性能。该结果在多个数据集和任务上得到了验证，证明了GPG的通用性和有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于各种需要个性化的场景，例如推荐系统、广告投放、电商平台、内容生成等。通过更准确地理解用户偏好，可以提升用户体验，提高转化率，并为用户提供更个性化的服务。未来，该方法可以进一步扩展到其他模态的数据，例如图像和视频，以实现更全面的用户理解。

📄 摘要（原文）

In modern commercial systems, including Recommendation, Ranking, and E-Commerce platforms, there is a trend towards improving customer experiences by incorporating Personalization context as input into Large Language Models (LLMs). However, LLMs often struggle to effectively parse and utilize sparse and complex personal context without additional processing or contextual enrichment, underscoring the need for more sophisticated context understanding mechanisms. In this work, we propose Guided Profile Generation (GPG), a general method designed to generate personal profiles in natural language. As is observed, intermediate guided profile generation enables LLMs to summarize, and extract the important, distinctive features from the personal context into concise, descriptive sentences, precisely tailoring their generation more closely to an individual's unique habits and preferences. Our experimental results show that GPG improves LLM's personalization ability across different tasks, for example, it increases 37% accuracy in predicting personal preference compared to directly feeding the LLMs with raw personal context.