From 1,000,000 Users to Every User: Scaling Up Personalized Preference for User-level Alignment
作者: Jia-Nan Li, Jian Guan, Songhao Wu, Wei Wu, Rui Yan
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2025-03-19 (更新: 2025-05-22)
💡 一句话要点
提出AlignX框架，实现大规模个性化LLM对齐，解决用户偏好差异问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 个性化对齐 大型语言模型 用户偏好 人物角色表示 偏好空间 上下文学习 偏好桥接
📋 核心要点
- 现有LLM对齐方法忽略用户偏好差异，采用一刀切策略，无法满足个性化需求。
- AlignX框架通过构建偏好空间和人物角色表示，实现对用户偏好的精准建模和推断。
- 实验表明，AlignX在多个基准测试中显著优于现有方法，并具备良好的适应性和鲁棒性。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）传统上通过一刀切的方法进行对齐，假设人类偏好是统一的，这从根本上忽略了用户价值观和需求的多样性。本文介绍了一个全面的框架，用于LLMs的可扩展个性化对齐。我们建立了一个系统的偏好空间，描述了心理和行为维度，以及多样化的人物角色表示，以便在真实场景中进行稳健的偏好推断。在此基础上，我们引入了AlignX，一个包含超过130万个性化偏好示例的大规模数据集，并开发了两种互补的对齐方法： extit{上下文对齐}，直接以人物角色表示为条件；以及 extit{偏好桥接对齐}，对中间偏好分布进行建模。大量实验表明，与现有方法相比，我们的方法取得了显著的改进，在四个基准测试中平均准确率提高了17.06％，同时表现出对新偏好的强大适应能力、对有限用户数据的鲁棒性以及精确的偏好可控性。这些结果验证了我们面向用户自适应AI系统的研究方向。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大型语言模型对齐方法通常采用“一刀切”的方式，即假设所有用户都具有相同的偏好。然而，现实世界中用户的价值观、需求和行为习惯千差万别，这种统一的对齐策略无法满足用户的个性化需求，导致模型输出与用户期望不符。因此，如何实现大规模的个性化LLM对齐，以适应不同用户的偏好，是一个亟待解决的问题。
核心思路：本文的核心思路是构建一个能够表征用户偏好的空间，并利用该空间对LLM进行个性化对齐。具体来说，首先建立一个系统的偏好空间，该空间包含心理和行为维度，用于描述用户的偏好特征。然后，通过多样化的人物角色表示，模拟真实世界中不同用户的偏好。最后，利用这些人物角色表示，对LLM进行个性化对齐，使其能够根据用户的偏好生成相应的输出。
技术框架：AlignX框架主要包含以下几个模块：1) 偏好空间构建：定义心理和行为维度，用于描述用户偏好。2) 人物角色表示：生成多样化的人物角色，模拟不同用户的偏好。3) 数据收集：构建大规模的个性化偏好数据集AlignX，包含超过130万个示例。4) 模型训练：采用两种对齐方法：a) 上下文对齐：直接将人物角色表示作为LLM的输入，引导模型生成符合该角色偏好的输出；b) 偏好桥接对齐：学习中间偏好分布，将人物角色表示映射到偏好分布，再利用偏好分布引导LLM生成输出。
关键创新：本文的关键创新在于提出了一个完整的框架，用于大规模的个性化LLM对齐。该框架包含偏好空间构建、人物角色表示、数据收集和模型训练等多个环节，能够有效地解决现有方法无法满足用户个性化需求的问题。此外，本文还提出了两种互补的对齐方法：上下文对齐和偏好桥接对齐，进一步提升了模型的性能。
关键设计：在上下文对齐中，人物角色表示直接作为LLM的输入，通常采用prompt的形式。在偏好桥接对齐中，需要设计一个模型，将人物角色表示映射到偏好分布。具体的网络结构和损失函数可以根据具体的任务进行调整。例如，可以使用交叉熵损失函数来衡量模型预测的偏好分布与真实偏好分布之间的差异。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，AlignX框架在四个基准测试中取得了显著的改进，平均准确率提高了17.06％。此外，AlignX还表现出对新偏好的强大适应能力、对有限用户数据的鲁棒性以及精确的偏好可控性。这些结果充分验证了AlignX框架的有效性和优越性。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于各种需要个性化服务的领域，例如：个性化推荐系统、智能客服、教育辅导、心理咨询等。通过AlignX框架，可以训练出能够理解和满足不同用户偏好的LLM，从而提供更加精准、高效和人性化的服务。未来，该研究还可以扩展到其他类型的AI模型，例如：图像生成模型、语音合成模型等，实现更加全面的个性化AI。
📄 摘要（原文）
Large language models (LLMs) have traditionally been aligned through one-size-fits-all approaches that assume uniform human preferences, fundamentally overlooking the diversity in user values and needs. This paper introduces a comprehensive framework for scalable personalized alignment of LLMs. We establish a systematic preference space characterizing psychological and behavioral dimensions, alongside diverse persona representations for robust preference inference in real-world scenarios. Building upon this foundation, we introduce \textsc{AlignX}, a large-scale dataset of over 1.3 million personalized preference examples, and develop two complementary alignment approaches: \textit{in-context alignment} directly conditioning on persona representations and \textit{preference-bridged alignment} modeling intermediate preference distributions. Extensive experiments demonstrate substantial improvements over existing methods, with an average 17.06\% accuracy gain across four benchmarks while exhibiting a strong adaptation capability to novel preferences, robustness to limited user data, and precise preference controllability. These results validate our approach toward user-adaptive AI systems.