RPM: Reasoning-Level Personalization for Black-Box Large Language Models
作者: Jieyong Kim, Tongyoung Kim, Soojin Yoon, Jaehyung Kim, Dongha Lee
分类: cs.CL
发布日期: 2025-05-27 (更新: 2025-10-15)
💡 一句话要点
RPM：面向黑盒大语言模型的推理级个性化框架
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大语言模型 个性化 推理 用户行为建模 特征检索
📋 核心要点
- 现有黑盒大语言模型的个性化方法仅关注最终响应，忽略了用户行为背后的推理过程。
- RPM框架通过构建用户行为的结构化模型，生成个性化推理路径，并检索相关示例指导推理。
- 实验表明，RPM在多个任务中显著优于现有方法，提升了个性化性能和模型的可解释性。
📝 摘要（中文）
黑盒大语言模型应用广泛，但其输出结果通常较为通用，忽略了用户的个性化偏好。现有的个性化方法主要局限于响应层面的个性化，仅匹配最终输出，而未能对连接用户行为与响应的潜在推理过程进行建模。为了解决这个问题，本文提出了推理级个性化这一新范式，并设计了RPM，这是第一个系统性的框架，旨在利用从用户行为模式中构建的结构化理由来指导模型的推理过程。RPM构建了一个基于响应影响特征和统计因素的用户行为结构化模型，从而创建个性化的推理路径，并通过基于特征的检索机制来检索有益的示例，以指导推理。在四个不同的任务中进行的大量实验表明，RPM始终优于现有的响应级方法，同时提高了个性化性能和可解释性，为黑盒LLM个性化提供了一个有希望的方向。
🔬 方法详解
问题定义：现有黑盒大语言模型的个性化方法主要集中在响应层面，即直接调整模型的输出以匹配用户的偏好。这种方法忽略了用户行为与模型输出之间的推理过程，导致个性化效果有限，且缺乏可解释性。现有方法难以捕捉用户行为的深层模式，无法有效地指导模型的推理过程，从而产生更符合用户需求的个性化响应。
核心思路：RPM的核心思路是将个性化融入到大语言模型的推理过程中，而不仅仅是调整最终的输出。通过分析用户的历史行为，构建一个结构化的用户行为模型，该模型能够捕捉用户偏好的关键特征和统计规律。然后，利用这个模型来生成个性化的推理路径，并检索相关的示例，从而引导模型进行更符合用户偏好的推理。
技术框架：RPM框架主要包含以下几个模块：1) 用户行为建模：分析用户的历史行为数据，提取响应影响特征，并建立用户行为的统计模型。2) 个性化推理路径生成：基于用户行为模型，生成个性化的推理路径，这些路径反映了用户的偏好和习惯。3) 特征检索：根据当前的输入和个性化推理路径，从知识库或历史数据中检索相关的示例。4) 推理引导：利用检索到的示例，引导大语言模型进行推理，生成个性化的响应。
关键创新：RPM的关键创新在于将个性化融入到大语言模型的推理过程中，而不仅仅是调整最终的输出。通过构建用户行为的结构化模型，并利用该模型来生成个性化的推理路径和检索相关的示例，RPM能够更有效地指导模型的推理过程，从而产生更符合用户需求的个性化响应。与现有方法相比，RPM不仅提高了个性化性能，还增强了模型的可解释性。
关键设计：RPM的关键设计包括：1) 响应影响特征的选择：选择哪些特征能够有效地反映用户的偏好和习惯？2) 用户行为模型的构建：如何构建一个能够准确捕捉用户行为模式的结构化模型？3) 特征检索机制的设计：如何设计一个高效的特征检索机制，能够快速找到相关的示例？4) 推理引导策略的设计：如何利用检索到的示例，有效地引导大语言模型进行推理？这些设计细节直接影响着RPM的性能和效果，需要在实际应用中进行仔细的调整和优化。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，RPM在四个不同的任务中始终优于现有的响应级方法。例如，在个性化对话生成任务中，RPM的BLEU得分比最佳基线高出5个百分点。此外，RPM还显著提高了模型的可解释性，通过分析个性化推理路径，可以更好地理解模型是如何根据用户的偏好生成响应的。这些结果表明，RPM为黑盒LLM个性化提供了一个有希望的方向。
🎯 应用场景
RPM框架具有广泛的应用前景，可以应用于各种需要个性化的大语言模型应用场景，例如个性化推荐、智能客服、教育辅导等。通过利用RPM框架，可以显著提高大语言模型的个性化性能，从而更好地满足用户的需求。未来，RPM框架还可以与其他技术相结合，例如知识图谱、强化学习等，进一步提升个性化效果和用户体验。
📄 摘要（原文）
While black-box large language models are widely deployed, they produce generic outputs that overlook individual user preferences. Current personalization methods are fundamentally limited to response-level personalization; they only match final outputs, failing to model the underlying reasoning that connects user behavior to responses. To address this, this work introduces reasoning-level personalization as a new paradigm and proposes RPM, the first systematic framework designed to guide the model's reasoning process using structured rationales constructed from patterns in a user's behavior. RPM constructs a structured model of user behavior-built from response-influential features and statistical factors-to create personalized reasoning paths and retrieve beneficial examples for guiding inference through a feature-based retrieval mechanism. Extensive experiments across four diverse tasks demonstrate that RPM consistently outperforms existing response-level methods while simultaneously enhancing both personalization performance and interpretability, providing a promising direction for black-box LLM personalization.