Measuring What Makes You Unique: Difference-Aware User Modeling for Enhancing LLM Personalization

📄 arXiv: 2503.02450v3 📥 PDF

作者: Yilun Qiu, Xiaoyan Zhao, Yang Zhang, Yimeng Bai, Wenjie Wang, Hong Cheng, Fuli Feng, Tat-Seng Chua

分类: cs.CL

发布日期: 2025-03-04 (更新: 2025-06-11)

备注: 2025 ACL Findings

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出差异感知个性化学习(DPL)，增强LLM的个性化能力

🎯 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 用户建模 差异感知 对比学习

📋 核心要点

  1. 现有LLM个性化方法忽略了用户间差异的比较分析，无法有效捕捉塑造用户偏好的关键因素。
  2. DPL通过策略性地选择代表性用户进行比较，并提取任务相关的差异信息，从而实现更精准的LLM个性化。
  3. 在真实数据集上的实验表明，DPL显著提升了LLM的个性化效果，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

个性化大型语言模型(LLM)已成为促进其广泛应用、提升个体生活体验的关键步骤。为了实现个性化，从个体的历史数据中提取关键偏好信息作为指令性偏好上下文，以定制LLM生成内容，已成为一个有前景的方向。然而，这些方法存在一个根本的局限性，即忽略了用户间的比较分析，而这对于识别真正塑造偏好的用户间差异至关重要。为了解决这个局限性，我们提出了一种新的差异感知个性化学习(DPL)方法，该方法强调提取用户间差异以增强LLM的个性化。DPL策略性地选择具有代表性的用户进行比较，并建立一个结构化的标准来提取有意义的、与任务相关的差异，以定制LLM生成内容。在真实世界数据集上的大量实验表明，DPL显著增强了LLM的个性化。我们已在https://github.com/SnowCharmQ/DPL发布了代码。

🔬 方法详解

问题定义：现有LLM个性化方法主要依赖于从用户历史数据中提取偏好信息，并将其作为上下文来指导LLM的生成。然而，这些方法忽略了用户之间的差异，无法区分哪些偏好是用户独有的，哪些是普遍存在的。因此，现有方法难以真正捕捉到用户个性化的需求，导致生成的文本缺乏针对性和个性化。

核心思路：DPL的核心思路是通过比较不同用户的行为和偏好，识别出用户之间的差异，并将这些差异作为个性化LLM的关键信息。通过关注用户之间的差异，DPL能够更准确地捕捉到用户的独特偏好，从而生成更符合用户个性化需求的文本。这种方法类似于人类理解他人偏好的方式，即通过比较不同人的喜好来了解每个人的独特之处。

技术框架：DPL包含以下几个主要模块：1) 用户选择模块：该模块负责选择具有代表性的用户进行比较。选择标准可以是用户活跃度、行为多样性等。2) 差异提取模块：该模块负责提取用户之间的差异。可以采用多种方法，如基于规则的提取、基于机器学习的提取等。3) 偏好建模模块：该模块负责将提取的差异信息融入到LLM中，从而实现个性化生成。可以使用prompt工程、微调等技术。4) 生成模块：利用个性化LLM生成符合用户偏好的内容。

关键创新：DPL的关键创新在于引入了“差异感知”的概念，强调用户间比较分析在LLM个性化中的重要性。与现有方法不同，DPL不是简单地从用户历史数据中提取偏好信息，而是通过比较不同用户的行为和偏好，识别出用户之间的差异，并将这些差异作为个性化LLM的关键信息。这种方法能够更准确地捕捉到用户的独特偏好，从而生成更符合用户个性化需求的文本。

关键设计：DPL的关键设计包括：1) 差异提取策略：如何有效地提取用户之间的差异是DPL的关键。论文中可能采用了特定的规则或机器学习模型来提取差异。2) 差异表示方法：如何将提取的差异信息表示成LLM可以理解的形式也是一个重要问题。可以使用embedding、prompt等技术。3) 损失函数设计：为了训练DPL模型，需要设计合适的损失函数，以鼓励模型学习到用户之间的差异。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在真实世界数据集上进行了大量实验，证明了DPL的有效性。实验结果表明，DPL显著提升了LLM的个性化效果，在多个指标上优于现有方法。具体的性能数据和提升幅度需要在论文中查找，例如，DPL可能在用户满意度、点击率、转化率等方面取得了显著提升。

🎯 应用场景

DPL可应用于各种需要个性化LLM的应用场景，例如个性化推荐、个性化对话系统、个性化内容生成等。通过DPL，LLM可以更好地理解用户的独特偏好，从而提供更符合用户需求的个性化服务。未来，DPL可以进一步扩展到多模态数据，例如图像、音频等，以实现更全面的用户画像和更精准的个性化。

📄 摘要（原文）

Personalizing Large Language Models (LLMs) has become a critical step in facilitating their widespread application to enhance individual life experiences. In pursuit of personalization, distilling key preference information from an individual's historical data as instructional preference context to customize LLM generation has emerged as a promising direction. However, these methods face a fundamental limitation by overlooking the inter-user comparative analysis, which is essential for identifying the inter-user differences that truly shape preferences. To address this limitation, we propose Difference-aware Personalization Learning (DPL), a novel approach that emphasizes extracting inter-user differences to enhance LLM personalization. DPL strategically selects representative users for comparison and establishes a structured standard to extract meaningful, task-relevant differences for customizing LLM generation. Extensive experiments on real-world datasets demonstrate that DPL significantly enhances LLM personalization. We release our code at https://github.com/SnowCharmQ/DPL.