Few-shot Personalization of LLMs with Mis-aligned Responses

📄 arXiv: 2406.18678v2 📥 PDF

作者: Jaehyung Kim, Yiming Yang

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2024-06-26 (更新: 2025-03-04)

备注: NAACL 25 (main, long), 32 pages

💡 一句话要点

提出Fermi，利用少量样本和偏差响应实现LLM的个性化定制

🎯 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 少量样本学习 提示学习 偏差响应 用户画像 迭代优化

📋 核心要点

  1. 现有LLM个性化方法依赖共享数据或缺乏个性化学习，效果有限。
  2. Fermi通过迭代改进用户个性化提示，并融入LLM偏差响应的上下文信息。
  3. 实验表明，Fermi在多个基准测试中显著优于现有最佳方法，提升了性能。

📝 摘要（中文）

随着用户多样性的增加，大型语言模型（LLM）提供个性化响应的能力变得越来越重要。由于缺乏个性化学习或依赖共享个人数据，现有方法在LLM个性化方面仅取得有限成功。本文提出了一种新的方法，即利用少量样本和偏差响应（Fermi）对LLM进行个性化定制。我们的核心思想是，基于用户画像（例如，人口统计信息）和少量先前意见的示例，通过使用LLM逐步改进提示，为每个用户学习一组个性化提示。在提示改进的迭代过程中，我们结合了LLM的偏差响应的上下文，这对于LLM的有效个性化至关重要。此外，我们开发了一种有效的推理方法，以进一步利用测试查询和个性化提示的上下文。实验结果表明，与性能最佳的基线相比，Fermi在各种基准测试中显着提高了性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）的个性化问题。现有方法要么依赖于共享的个人数据，这可能涉及隐私问题，要么缺乏有效的个性化学习机制，导致LLM无法根据不同用户的偏好和需求生成定制化的响应。因此，如何利用少量样本数据实现LLM的个性化，同时避免对共享数据的依赖，是本文要解决的关键问题。

核心思路：论文的核心思路是利用LLM自身的能力，通过迭代改进提示（prompt）的方式，为每个用户学习一组个性化的提示。这种方法避免了直接修改LLM的参数，而是通过优化输入来引导LLM生成符合用户偏好的响应。同时，论文特别关注LLM的“偏差响应”，即LLM给出的与用户期望不符的响应，并将其作为改进提示的重要信息来源。

技术框架：Fermi方法包含以下主要阶段：1) 初始化：基于用户画像（如人口统计信息）和少量用户意见示例，初始化一组个性化提示。2) 迭代改进：使用LLM生成对当前提示的响应，并与用户的期望进行比较。如果响应存在偏差，则利用偏差信息改进提示。这个过程迭代进行，直到提示能够生成符合用户偏好的响应。3) 推理：在推理阶段，利用测试查询和学习到的个性化提示，生成最终的个性化响应。此外，论文还提出了一种有效的推理方法，以进一步利用测试查询和个性化提示的上下文。

关键创新：该方法最重要的创新点在于利用LLM的“偏差响应”进行提示改进。传统的提示优化方法通常只关注正向反馈，而忽略了LLM的错误或不符合期望的响应。Fermi方法则将这些偏差响应视为宝贵的信息来源，用于指导提示的改进方向，从而更有效地实现个性化。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 如何有效地利用用户画像和少量示例初始化提示；2) 如何定义和衡量LLM响应的偏差；3) 如何利用偏差信息改进提示，例如，可以使用LLM生成新的提示，或者修改现有提示的措辞；4) 如何设计有效的推理方法，以充分利用测试查询和个性化提示的上下文信息。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应该有更详细的描述（未知）。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，Fermi方法在各种基准测试中显著优于现有最佳基线。具体的性能数据和提升幅度在论文中应该有更详细的描述（未知），但摘要中明确指出Fermi在个性化LLM方面取得了显著的性能提升，证明了该方法的有效性。

🎯 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场景，例如智能客服、个性化推荐、教育辅导等。通过利用少量用户数据和LLM的偏差响应，可以为每个用户定制专属的LLM服务，提高用户满意度和使用体验。未来，该方法有望进一步扩展到其他领域，例如医疗诊断、金融风控等，为各行各业提供更加智能和个性化的解决方案。

📄 摘要（原文）

As the diversity of users increases, the capability of providing personalized responses by large language models (LLMs) has become increasingly important. Existing approaches have only limited successes in LLM personalization, due to the absence of personalized learning or the reliance on shared personal data. This paper proposes a new approach for a few-shot personalization of LLMs with their mis-aligned responses (Fermi). Our key idea is to learn a set of personalized prompts for each user by progressively improving the prompts using LLMs, based on user profile (e.g., demographic information) and a few examples of previous opinions. During an iterative process of prompt improvement, we incorporate the contexts of mis-aligned responses by LLMs, which are especially crucial for the effective personalization of LLMs. In addition, we develop an effective inference method to further leverage the context of the test query and the personalized prompts. Our experimental results demonstrate that Fermi significantly improves performance across various benchmarks, compared to best-performing baselines.