User Behavior Prediction as a Generic, Robust, Scalable, and Low-Cost Evaluation Strategy for Estimating Generalization in LLMs

📄 arXiv: 2507.05266v1 📥 PDF

作者: Sougata Saha, Monojit Choudhury

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-06-30

💡 一句话要点

提出用户行为预测以解决LLMs泛化能力评估问题

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

关键词: 用户行为预测 泛化能力 大型语言模型 个性化推荐 数据污染 模型评估 推荐系统

📋 核心要点

  1. 现有方法在测量LLMs的泛化能力时，面临数据污染和训练阶段未见任务的挑战。
  2. 论文提出用户行为预测作为评估LLMs泛化能力的替代方案，强调其可扩展性和稳健性。
  3. 实验结果表明，GPT-4o在推荐任务中表现优于其他模型，但仍有改进空间。

📝 摘要（中文）

测量大型语言模型（LLMs）的泛化能力面临数据污染的挑战。随着模型规模的扩大和计算成本的降低，确保任务和测试案例在训练阶段未见几乎变得不可能。本文提出用户行为预测作为一种理论上合理、可扩展且稳健的替代方案，重点在于个性化。我们引入了一个新框架，并在电影和音乐推荐数据集上对GPT-4o、GPT-4o-mini和Llama-3.1-8B-Instruct进行了测试。结果显示，GPT-4o的表现优于GPT-4o-mini和Llama，但所有模型仍有很大的改进空间，尤其是Llama。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型（LLMs）泛化能力评估中的数据污染问题。现有方法依赖于知识检索和推理任务，但这些任务并不适合评估LLMs的泛化能力。

核心思路：论文提出用户行为预测作为一种新的评估策略，认为其在个性化方面具有重要意义，并且理论上更为合理、可扩展和稳健。

技术框架：整体架构包括数据收集、用户行为建模和模型评估三个主要模块。首先收集用户行为数据，然后利用这些数据进行建模，最后评估模型在推荐任务中的表现。

关键创新：最重要的技术创新在于将用户行为预测引入LLMs的泛化能力评估中，区别于传统的知识检索和推理任务，提供了一种新的视角。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数和网络结构，以优化用户行为预测的准确性，并在实验中使用了多个推荐数据集进行验证。

📊 实验亮点

实验结果显示，GPT-4o在电影和音乐推荐任务中表现优于GPT-4o-mini和Llama，具体性能数据表明GPT-4o的推荐准确率显著高于其他模型，尽管所有模型仍有改进空间，尤其是Llama。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括个性化推荐系统、用户行为分析和人机交互等。通过改进LLMs的泛化能力评估，能够提升推荐系统的准确性和用户满意度，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Measuring the generalization ability of Large Language Models (LLMs) is challenging due to data contamination. As models grow and computation becomes cheaper, ensuring tasks and test cases are unseen during training phases will become nearly impossible. We argue that knowledge-retrieval and reasoning tasks are not ideal for measuring generalization, as LLMs are not trained for specific tasks. Instead, we propose user behavior prediction, also a key aspect of personalization, as a theoretically sound, scalable, and robust alternative. We introduce a novel framework for this approach and test it on movie and music recommendation datasets for GPT-4o, GPT-4o-mini, and Llama-3.1-8B-Instruct. Results align with our framework's predictions, showing GPT-4o outperforms GPT-4o-mini and Llama, though all models have much room for improvement, especially Llama.