論文の概要: Personalized Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09269v2
• Date: Thu, 07 Nov 2024 16:43:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-08 19:36:52.696652
• Title: Personalized Large Language Models
• Title（参考訳）: 個人化大規模言語モデル
• Authors: Stanisław Woźniak, Bartłomiej Koptyra, Arkadiusz Janz, Przemysław Kazienko, Jan Kocoń,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)のパーソナライズ手法について検討する。 その結果、パーソナライズされた微調整は、非パーソナライズされたモデルと比較してモデル推論を改善することが示された。 感情認識とヘイトスピーチ検出のためのデータセットの実験は、パーソナライズされた方法で一貫したパフォーマンス向上を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0881867638866944
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) have significantly advanced Natural Language Processing (NLP) tasks in recent years. However, their universal nature poses limitations in scenarios requiring personalized responses, such as recommendation systems and chatbots. This paper investigates methods to personalize LLMs, comparing fine-tuning and zero-shot reasoning approaches on subjective tasks. Results demonstrate that personalized fine-tuning improves model reasoning compared to non-personalized models. Experiments on datasets for emotion recognition and hate speech detection show consistent performance gains with personalized methods across different LLM architectures. These findings underscore the importance of personalization for enhancing LLM capabilities in subjective text perception tasks.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は近年,自然言語処理(NLP)タスクが大幅に進歩している。 しかし、それらの普遍的な性質は、レコメンデーションシステムやチャットボットのようなパーソナライズされた応答を必要とするシナリオに制限をもたらす。 本稿では,LLMをパーソナライズする手法について,主観的タスクにおける微調整とゼロショット推論のアプローチを比較して検討する。 その結果、パーソナライズされた微調整は、非パーソナライズされたモデルと比較してモデル推論を改善することが示された。 感情認識とヘイトスピーチ検出のためのデータセットの実験は、異なるLLMアーキテクチャでパーソナライズされた手法で一貫したパフォーマンス向上を示す。 これらの知見は、主観的テキスト知覚タスクにおけるLLM能力向上のためのパーソナライズの重要性を浮き彫りにした。

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