論文の概要: LaMP: When Large Language Models Meet Personalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.11406v1
• Date: Sat, 22 Apr 2023 13:42:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-25 18:39:05.197394
• Title: LaMP: When Large Language Models Meet Personalization
• Title（参考訳）: LaMP: 大きな言語モデルがパーソナライゼーションに出会ったとき
• Authors: Alireza Salemi, Sheshera Mysore, Michael Bendersky, Hamed Zamani
• Abstract要約: 本稿では、自然言語理解・生成の現状におけるパーソナライズの重要性を強調する。 パーソナライズされたアウトプットを生成するための言語モデルのトレーニングと評価のための新しいベンチマークであるLaMPベンチマークを紹介します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.924772135758797
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This paper highlights the importance of personalization in the current state of natural language understanding and generation and introduces the LaMP benchmark -- a novel benchmark for training and evaluating language models for producing personalized outputs. LaMP offers a comprehensive evaluation framework with diverse language tasks and multiple entries for each user profile. It consists of seven personalized tasks, spanning three classification and four text generation tasks. We also propose a retrieval augmentation approach that retrieves personalized items from user profiles to construct personalized prompts for large language models. Our baseline zero-shot and fine-tuned model results indicate that LMs utilizing profile augmentation outperform their counterparts that do not factor in profile information.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、自然言語理解と生成の現状におけるパーソナライズの重要性を強調し、パーソナライズされた出力を生成するための言語モデルのトレーニングと評価のための新しいベンチマークであるLaMPベンチマークを紹介する。 LaMPは、さまざまな言語タスクと、各ユーザプロファイルに対する複数のエントリを備えた総合的な評価フレームワークを提供する。 それは7つのパーソナライズされたタスクで構成され、3つの分類と4つのテキスト生成タスクにまたがる。 また,ユーザプロファイルからパーソナライズされた項目を検索し,大規模言語モデルのためのパーソナライズされたプロンプトを構築する検索拡張手法を提案する。 ベースラインゼロショットモデルと微調整モデルにより、プロファイル情報に影響を及ぼさないプロファイル拡張を用いたLMの方が、プロファイル情報よりも優れていることを示す。

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