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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.11406v3
• Date: Tue, 9 Jan 2024 21:00:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-11 17:55:04.342539
• 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,大規模言語モデルにおけるパーソナライズの重要性を強調し,LaMPベンチマークを導入する。 LaMPは、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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.123842095386635
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This paper highlights the importance of personalization in large language models 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 text classification and four text generation tasks. We additionally propose two retrieval augmentation approaches that retrieve personal items from each user profile for personalizing language model outputs. To this aim, we study various retrieval models, including term matching, semantic matching, and time-aware methods. Extensive experiments on LaMP for zero-shot and fine-tuned language models demonstrate the efficacy of the proposed retrieval augmentation approach and highlight the impact of personalization in various natural language tasks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、大規模言語モデル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つのテキスト分類と4つのテキスト生成タスクにまたがる。 さらに,各ユーザプロファイルから個人項目を検索し,言語モデルの出力をパーソナライズする2つの検索拡張手法を提案する。 そこで本研究では, 用語マッチング, 意味マッチング, 時間認識法など様々な検索モデルについて検討する。 ゼロショットおよび微調整言語モデルに対するLaMPの大規模な実験は、提案手法の有効性を示し、様々な自然言語タスクにおけるパーソナライズの影響を明らかにする。

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