A Personalized Conversational Benchmark: Towards Simulating Personalized Conversations
作者: Li Li, Peilin Cai, Ryan A. Rossi, Franck Dernoncourt, Branislav Kveton, Junda Wu, Tong Yu, Linxin Song, Tiankai Yang, Yuehan Qin, Nesreen K. Ahmed, Samyadeep Basu, Subhojyoti Mukherjee, Ruiyi Zhang, Zhengmian Hu, Bo Ni, Yuxiao Zhou, Zichao Wang, Yue Huang, Yu Wang, Xiangliang Zhang, Philip S. Yu, Xiyang Hu, Yue Zhao
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2025-05-20 (更新: 2025-05-25)
💡 一句话要点
PersonaConvBench：提出一个大规模个性化对话基准，用于评估LLM在多轮对话中的推理和生成能力。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 个性化对话 大型语言模型 基准数据集 多轮对话 自然语言处理
📋 核心要点
- 现有工作要么孤立地关注对话中的个性化，要么只关注对话结构，缺乏对两者结合的深入研究。
- PersonaConvBench通过集成个性化和对话结构，提供句子分类、影响回归和用户中心文本生成三个任务，评估LLM的个性化对话能力。
- 实验表明，结合个性化历史能够显著提升LLM的性能，例如在情感分类任务中相对非对话基线提升了198%。
📝 摘要（中文）
本文提出了PersonaConvBench，一个大规模基准，用于评估大型语言模型（LLMs）在多轮对话中进行个性化推理和生成的能力。与现有工作孤立地关注个性化或对话结构不同，PersonaConvBench集成了两者，提供了三个核心任务：句子分类、影响回归和以用户为中心的文本生成，涵盖了十个基于Reddit的不同领域。这种设计能够系统地分析个性化对话上下文如何影响LLM在真实多用户场景中的输出。我们在统一的提示设置下，对几个商业和开源LLM进行了基准测试，观察到结合个性化历史可以显著提高性能，包括在情感分类中相对于最佳非对话基线提高了198%。通过发布包含评估和代码的PersonaConvBench，我们旨在支持LLM的研究，使其能够适应个人风格、跟踪长期上下文并生成上下文丰富且引人入胜的响应。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型语言模型在多轮对话中进行个性化推理和生成的问题。现有方法要么只关注个性化，要么只关注对话结构，缺乏对两者结合的系统性评估和研究。这导致LLM难以在真实的多用户场景中生成上下文丰富且引人入胜的响应。
核心思路：论文的核心思路是构建一个大规模的基准数据集PersonaConvBench，该数据集同时包含个性化信息和对话结构。通过在该数据集上进行系统性的评估，可以更好地了解LLM在个性化对话场景下的表现，并促进相关研究的发展。
技术框架：PersonaConvBench包含三个核心任务：句子分类、影响回归和用户中心文本生成。数据集基于Reddit的十个不同领域，涵盖了多种对话场景和用户个性。论文采用统一的prompting设置，对多个商业和开源LLM进行了基准测试。
关键创新：PersonaConvBench的关键创新在于它同时考虑了个性化和对话结构，并提供了一个大规模的基准数据集。这使得研究人员可以系统地评估LLM在个性化对话场景下的表现，并促进相关研究的发展。与以往只关注单一方面的工作相比，PersonaConvBench更贴近真实的对话场景。
关键设计：PersonaConvBench数据集的构建涉及从Reddit收集对话数据，并对数据进行清洗和标注。三个核心任务的设计旨在全面评估LLM在个性化对话场景下的推理和生成能力。论文采用统一的prompting设置，以确保评估的公平性和可比性。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中没有详细描述，属于LLM本身的设计。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，在PersonaConvBench数据集上，结合个性化历史能够显著提升LLM的性能。例如，在情感分类任务中，相对于最佳非对话基线，性能提升了198%。这表明个性化信息在对话理解和生成中起着重要的作用。论文还对多个商业和开源LLM进行了基准测试，为研究人员提供了有价值的参考。
🎯 应用场景
PersonaConvBench可以应用于开发更智能、更个性化的对话系统，例如聊天机器人、虚拟助手等。通过利用个性化信息和对话历史，这些系统可以更好地理解用户的需求和偏好，从而生成更自然、更相关的响应。该研究还有助于提升LLM在社交媒体、在线客服等领域的应用效果。
📄 摘要（原文）
We present PersonaConvBench, a large-scale benchmark for evaluating personalized reasoning and generation in multi-turn conversations with large language models (LLMs). Unlike existing work that focuses on either personalization or conversational structure in isolation, PersonaConvBench integrates both, offering three core tasks: sentence classification, impact regression, and user-centric text generation across ten diverse Reddit-based domains. This design enables systematic analysis of how personalized conversational context shapes LLM outputs in realistic multi-user scenarios. We benchmark several commercial and open-source LLMs under a unified prompting setup and observe that incorporating personalized history yields substantial performance improvements, including a 198 percent relative gain over the best non-conversational baseline in sentiment classification. By releasing PersonaConvBench with evaluations and code, we aim to support research on LLMs that adapt to individual styles, track long-term context, and produce contextually rich, engaging responses.