論文の概要: HYDRA: Model Factorization Framework for Black-Box LLM Personalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02888v1
• Date: Wed, 5 Jun 2024 03:08:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 22:05:49.204103
• Title: HYDRA: Model Factorization Framework for Black-Box LLM Personalization
• Title（参考訳）: HYDRA:Black-Box LLMパーソナライゼーションのためのモデル因子化フレームワーク
• Authors: Yuchen Zhuang, Haotian Sun, Yue Yu, Qifan Wang, Chao Zhang, Bo Dai,
• Abstract要約: パーソナライゼーションは現代のインテリジェントシステムにおいて重要な研究領域として現れてきた。 ブラックボックスの大規模言語モデル(LLM)が示した驚くべき数ショットの能力にもかかわらず、それらのモデルパラメータの本質的な不透明さは、生成された出力を個々の期待と整合させる上で大きな課題である。 本研究では,履歴データからユーザ固有の行動パターンを抽出し,パーソナライズされた生成を提供するモデル因子化フレームワークHYDRAを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.03210563112444
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Personalization has emerged as a critical research area in modern intelligent systems, focusing on mining users' behavioral history and adapting to their preferences for delivering tailored experiences. Despite the remarkable few-shot capabilities exhibited by black-box large language models (LLMs), the inherent opacity of their model parameters presents significant challenges in aligning the generated output with individual expectations. Existing solutions have primarily focused on prompt design to incorporate user-specific profiles and behaviors; however, such approaches often struggle to generalize effectively due to their inability to capture shared knowledge among all users. To address these challenges, we propose HYDRA, a model factorization framework that captures both user-specific behavior patterns from historical data and shared general knowledge among all users to deliver personalized generation. In order to capture user-specific behavior patterns, we first train a reranker to prioritize the most useful information from top-retrieved relevant historical records. By combining the prioritized history with the corresponding query, we train an adapter to align the output with individual user-specific preferences, eliminating the reliance on access to inherent model parameters of black-box LLMs. Both the reranker and the adapter can be decomposed into a base model with multiple user-specific heads, resembling a hydra. The base model maintains shared knowledge across users, while the multiple personal heads capture user-specific preferences. Experimental results demonstrate that HYDRA outperforms existing state-of-the-art prompt-based methods by an average relative improvement of 9.01% across five diverse personalization tasks in the LaMP benchmark. Our implementation is available at https://github.com/night-chen/HYDRA.
• Abstract（参考訳）: パーソナライゼーションは、ユーザの行動履歴をマイニングし、カスタマイズされた体験を提供するための好みに適応することに焦点を当てた、現代のインテリジェントシステムにおける重要な研究領域として現れてきた。 ブラックボックスの大規模言語モデル(LLM)が示した驚くべき数ショットの能力にもかかわらず、それらのモデルパラメータの本質的な不透明さは、生成された出力を個々の期待と整合させる上で大きな課題である。 既存のソリューションは主に、ユーザ固有のプロファイルや振る舞いを組み込むための設計に重点を置いているが、そのようなアプローチは、すべてのユーザ間で共有知識をキャプチャできないため、効果的に一般化するのに苦労することが多い。 これらの課題に対処するために,歴史的データからユーザ固有の行動パターンを抽出し,パーソナライズされた世代を提供するための一般知識を共有するモデル分解フレームワークHYDRAを提案する。 ユーザ固有の行動パターンをキャプチャするために、まず、リランカをトレーニングし、検索履歴から最も有用な情報を優先する。 優先度付き履歴と対応するクエリを組み合わせることで,個々のユーザの好みに合わせて出力を調整できるようにアダプタを訓練し,ブラックボックスLLMの固有モデルパラメータへの依存を解消する。 リランカとアダプタの両方を、ヒドラに似た複数のユーザ固有のヘッドを持つベースモデルに分解することができる。 ベースモデルは、ユーザ間の共有知識を維持し、複数のパーソナルヘッドは、ユーザ固有の嗜好をキャプチャする。 実験の結果、HYDRAは、LaMPベンチマークの5つの異なるパーソナライズタスクに対して、平均9.01%の相対的な改善により、既存の最先端のプロンプトベースの手法よりも優れていることが示された。 実装はhttps://github.com/night-chen/HYDRAで公開しています。

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