A Survey on Personalized and Pluralistic Preference Alignment in Large Language Models

📄 arXiv: 2504.07070v1 📥 PDF

作者: Zhouhang Xie, Junda Wu, Yiran Shen, Yu Xia, Xintong Li, Aaron Chang, Ryan Rossi, Sachin Kumar, Bodhisattwa Prasad Majumder, Jingbo Shang, Prithviraj Ammanabrolu, Julian McAuley

分类: cs.CL

发布日期: 2025-04-09

💡 一句话要点

综述：大型语言模型中个性化和多元化偏好对齐技术

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

关键词: 大型语言模型 个性化偏好 偏好对齐 用户建模 综述

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型难以针对个体用户偏好进行定制，缺乏个性化对齐能力。
  2. 该综述对现有偏好对齐技术进行分类，包括训练时、推理时和用户建模方法。
  3. 分析了各类技术的优缺点，并探讨了评估基准和该领域未解决的问题。

📝 摘要（中文）

本文对大型语言模型（LLM）的个性化偏好对齐进行了综述，这是一个新兴的研究方向，横跨自然语言处理和个性化领域。本文分析了关于LLM的个性化对齐和建模的工作。我们介绍了一种偏好对齐技术的分类法，包括训练时方法、推理时方法以及基于用户建模的方法。我们对每组技术的优点和局限性进行了分析和讨论，然后涵盖了该领域的评估、基准以及开放性问题。

🔬 方法详解

问题定义：大型语言模型（LLM）的通用性使其难以满足不同用户的个性化需求。现有方法要么忽略了个体差异，要么难以在效率和效果之间取得平衡。因此，如何有效地对齐LLM与用户的个性化偏好，成为了一个重要的研究问题。

核心思路：该综述的核心思路是对现有LLM的个性化偏好对齐方法进行系统性的梳理和分类，并分析其优缺点。通过对不同方法的比较，为未来的研究方向提供指导。

技术框架：该综述将现有方法分为三类：训练时方法、推理时方法和基于用户建模的方法。训练时方法通过在训练数据中融入个性化信息来调整模型；推理时方法则是在推理阶段根据用户偏好动态调整模型输出；基于用户建模的方法则显式地构建用户画像，并将其用于指导LLM的生成过程。

关键创新：该综述的主要创新在于其对LLM个性化偏好对齐方法的系统性分类和分析。它不仅总结了现有方法的优点和局限性，还指出了该领域存在的开放性问题，为未来的研究提供了清晰的路线图。

关键设计：该综述没有提出新的技术方法，而是对现有方法进行了归纳和总结。它详细描述了每种方法的原理、实现方式和适用场景，并分析了其在不同任务上的表现。此外，该综述还讨论了评估个性化偏好对齐效果的指标和基准，为未来的研究提供了参考。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该综述系统性地总结了LLM个性化偏好对齐领域的研究进展，并对现有方法进行了分类和分析。它指出了该领域存在的挑战和机遇，为未来的研究提供了重要的参考。虽然没有提供具体的性能数据，但该综述对不同方法的优缺点进行了详细的讨论，为研究人员选择合适的方法提供了指导。

🎯 应用场景

该研究对个性化推荐系统、智能对话系统、内容生成等领域具有重要的应用价值。通过对齐LLM与用户的个性化偏好，可以显著提升用户体验，并创造更大的商业价值。未来的研究可以进一步探索如何将个性化偏好对齐技术应用于更广泛的领域，例如教育、医疗等。

📄 摘要（原文）

Personalized preference alignment for large language models (LLMs), the process of tailoring LLMs to individual users' preferences, is an emerging research direction spanning the area of NLP and personalization. In this survey, we present an analysis of works on personalized alignment and modeling for LLMs. We introduce a taxonomy of preference alignment techniques, including training time, inference time, and additionally, user-modeling based methods. We provide analysis and discussion on the strengths and limitations of each group of techniques and then cover evaluation, benchmarks, as well as open problems in the field.