Leveraging Language Models and Bandit Algorithms to Drive Adoption of Battery-Electric Vehicles

📄 arXiv: 2410.23371v1 📥 PDF

作者: Keiichi Namikoshi, David A. Shamma, Rumen Iliev, Jingchao Fang, Alexandre Filipowicz, Candice L Hogan, Charlene Wu, Nikos Arechiga

分类: cs.CL

发布日期: 2024-10-30

💡 一句话要点

利用语言模型和Bandit算法个性化推广电动汽车

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

关键词: 电动汽车推广 行为改变干预 大型语言模型 上下文Bandit算法 个性化推荐

📋 核心要点

  1. 现有行为改变干预缺乏个性化，平均有效的策略可能适得其反，强化部分群体的抵触情绪。
  2. 论文提出结合大型语言模型和上下文Bandit算法，根据用户人口统计学特征，进行个性化对话干预。
  3. 通过LLM模拟用户进行离线训练，实验表明该方法优于未进行个性化干预的LLM。

📝 摘要（中文）

行为改变干预对于协调社会行动至关重要，包括推广电动汽车以减少排放。先前的研究表明，行为干预必须个性化，并且对一大群人平均最有效的干预可能会产生反作用，从而加强某些亚群体中的反对意见。因此，针对不同的受众进行干预，并以自然、对话的方式呈现它们非常重要。大型语言模型（LLM）的一个重要新兴应用领域是用于行为改变的对话干预。在这项工作中，我们利用先前关于理解推动电动汽车采用的价值观的研究。我们利用LLM的最新进展，结合上下文Bandit算法，开发针对每个研究参与者价值观进行个性化的对话干预。我们使用上下文Bandit算法来学习基于每个参与者的人口统计数据来定位价值观。为了离线训练我们的Bandit算法，我们利用LLM来扮演研究参与者的角色。我们将我们基于Bandit算法增强的LLM的劝说效果与未经辅助的LLM进行基准测试，后者生成没有针对人口统计学目标的价值观的对话干预。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决如何更有效地推广电动汽车的问题。现有方法的痛点在于，缺乏个性化，一刀切的推广策略可能对某些人群产生负面影响，甚至加剧抵触情绪。因此，需要根据不同人群的价值观和偏好，制定有针对性的推广策略。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）生成对话式的推广内容，并结合上下文Bandit算法，根据用户的人口统计学特征，选择最能引起共鸣的价值观进行推广。通过个性化的对话干预，提高推广的有效性。

技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 用户画像模块：收集用户的人口统计学信息。2) LLM生成模块：利用LLM生成对话式的推广内容，可以针对不同的价值观进行定制。3) 上下文Bandit算法模块：根据用户画像，选择最合适的价值观进行推广。4) 离线训练模块：利用LLM模拟用户，对Bandit算法进行离线训练。5) 在线部署模块：将训练好的模型部署到实际应用中，进行在线推广。

关键创新：论文的关键创新在于将LLM和上下文Bandit算法结合起来，实现个性化的对话干预。利用LLM生成多样化的推广内容，并利用Bandit算法进行优化选择，从而提高推广的有效性。此外，利用LLM模拟用户进行离线训练，降低了训练成本。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 如何利用LLM生成高质量的对话式推广内容。2) 如何设计上下文Bandit算法，使其能够有效地学习用户偏好。3) 如何利用LLM模拟用户，进行有效的离线训练。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

论文通过实验证明，基于Bandit算法增强的LLM在推广电动汽车方面比未经辅助的LLM更有效。具体的性能数据和提升幅度在摘要中未提供，属于未知信息。但整体结果表明，个性化的对话干预能够显著提高推广效果。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括：电动汽车推广、节能减排、健康生活方式推广等。通过个性化的对话干预，可以更有效地引导用户改变行为，从而实现社会目标。未来，该方法可以应用于更广泛的领域，例如教育、医疗等，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Behavior change interventions are important to coordinate societal action across a wide array of important applications, including the adoption of electrified vehicles to reduce emissions. Prior work has demonstrated that interventions for behavior must be personalized, and that the intervention that is most effective on average across a large group can result in a backlash effect that strengthens opposition among some subgroups. Thus, it is important to target interventions to different audiences, and to present them in a natural, conversational style. In this context, an important emerging application domain for large language models (LLMs) is conversational interventions for behavior change. In this work, we leverage prior work on understanding values motivating the adoption of battery electric vehicles. We leverage new advances in LLMs, combined with a contextual bandit, to develop conversational interventions that are personalized to the values of each study participant. We use a contextual bandit algorithm to learn to target values based on the demographics of each participant. To train our bandit algorithm in an offline manner, we leverage LLMs to play the role of study participants. We benchmark the persuasive effectiveness of our bandit-enhanced LLM against an unaided LLM generating conversational interventions without demographic-targeted values.