Adaptive Self-Supervised Learning Strategies for Dynamic On-Device LLM Personalization

📄 arXiv: 2409.16973v1 📥 PDF

作者: Rafael Mendoza, Isabella Cruz, Richard Liu, Aarav Deshmukh, David Williams, Jesscia Peng, Rohan Iyer

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-09-25

备注: First ASLS

💡 一句话要点

提出自适应自监督学习策略，用于动态的端侧LLM个性化

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

关键词: 端侧LLM 个性化 自监督学习 用户画像 动态微调

📋 核心要点

  1. 现有LLM个性化方法依赖大量标注数据，计算资源需求高，难以在端侧应用。
  2. 提出ASLS框架，利用自监督学习动态个性化LLM，包含用户画像层和神经适应层。
  3. 实验表明，ASLS能有效提升用户参与度和满意度，实现更具响应性和上下文感知的端侧LLM。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）已经彻底改变了我们与技术的交互方式，但将其个性化以适应个人用户偏好仍然是一个重大挑战，尤其是在端侧应用中。传统方法通常严重依赖标记数据集，并且可能资源密集。为了解决这些问题，我们提出了自适应自监督学习策略（ASLS），它利用自监督学习技术来动态地个性化LLM。该框架包括一个用于收集交互数据的用户画像层和一个用于实时模型微调的神经适应层。这种创新方法能够从用户反馈中持续学习，使模型能够生成与用户特定上下文紧密相关的响应。ASLS的自适应机制最大限度地减少了计算需求，并提高了个性化效率。跨各种用户场景的实验结果表明，ASLS在提高用户参与度和满意度方面表现出色，突出了其将LLM重新定义为高度响应和上下文感知的端侧系统的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决端侧大型语言模型（LLM）的个性化问题。现有方法通常依赖于大量的标注数据进行训练，这在端侧设备上是不可行的，因为标注数据获取成本高昂，且端侧设备的计算资源有限。因此，如何在资源受限的端侧设备上实现LLM的动态个性化是一个关键挑战。

核心思路：论文的核心思路是利用自监督学习（Self-Supervised Learning, SSL）技术，使LLM能够从用户的交互数据中自动学习，而无需人工标注。通过构建用户画像层和神经适应层，实现对LLM的动态微调，使其能够更好地适应用户的特定偏好和上下文。

技术框架：ASLS框架包含两个主要模块：用户画像层和神经适应层。用户画像层负责收集用户的交互数据，并构建用户的个性化画像。神经适应层则利用这些用户画像信息，对预训练的LLM进行微调，使其能够生成更符合用户需求的响应。整个过程是动态的，模型可以根据用户的实时反馈不断进行调整。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将自监督学习应用于端侧LLM的个性化。与传统的监督学习方法相比，自监督学习能够利用未标注的用户交互数据进行训练，大大降低了数据标注的成本。此外，ASLS框架的自适应机制能够根据用户的实时反馈动态调整模型，使其能够更好地适应用户的变化需求。

关键设计：用户画像层的具体实现方式未知，可能涉及对用户交互数据的特征提取和表示学习。神经适应层可能采用某种形式的微调策略，例如LoRA（Low-Rank Adaptation）或Prefix-Tuning，以在有限的计算资源下实现高效的模型更新。损失函数的设计也至关重要，可能需要结合自监督学习的特点，设计合适的损失函数来指导模型的训练。

📊 实验亮点

论文通过实验验证了ASLS框架在提高用户参与度和满意度方面的有效性。虽然具体的性能数据和对比基线未知，但摘要中明确指出ASLS在各种用户场景下均表现出色，表明该方法具有较强的泛化能力和实用价值。该研究为端侧LLM个性化提供了一种新的思路和解决方案。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于各种端侧LLM应用，如智能助手、个性化推荐系统、智能客服等。通过ASLS框架，这些应用能够更好地理解用户的需求和偏好，提供更个性化、更贴心的服务，从而提升用户体验和满意度。未来，该技术有望推动端侧AI的普及和发展，使AI更好地服务于个人用户。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have revolutionized how we interact with technology, but their personalization to individual user preferences remains a significant challenge, particularly in on-device applications. Traditional methods often depend heavily on labeled datasets and can be resource-intensive. To address these issues, we present Adaptive Self-Supervised Learning Strategies (ASLS), which utilizes self-supervised learning techniques to personalize LLMs dynamically. The framework comprises a user profiling layer for collecting interaction data and a neural adaptation layer for real-time model fine-tuning. This innovative approach enables continuous learning from user feedback, allowing the model to generate responses that align closely with user-specific contexts. The adaptive mechanisms of ASLS minimize computational demands and enhance personalization efficiency. Experimental results across various user scenarios illustrate the superior performance of ASLS in boosting user engagement and satisfaction, highlighting its potential to redefine LLMs as highly responsive and context-aware systems on-device.