論文の概要: LLMs + Persona-Plug = Personalized LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.11901v1
• Date: Wed, 18 Sep 2024 11:54:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-19 17:50:39.187393
• Title: LLMs + Persona-Plug = Personalized LLMs
• Title（参考訳）: LLMs + Persona-Plug = Personalized LLMs
• Authors: Jiongnan Liu, Yutao Zhu, Shuting Wang, Xiaochi Wei, Erxue Min, Yu Lu, Shuaiqiang Wang, Dawei Yin, Zhicheng Dou,
• Abstract要約: パーソナライゼーションは多くの言語タスクやアプリケーションにおいて重要な役割を担っている。 これにより、大きな言語モデル(LLM)を適用して、ユーザの好みに合わせてカスタマイズされたアウトプットを生成する、さまざまなパーソナライズされたアプローチが開発された。 そこで我々は,LLMモデルを提案する。軽量なプラグインユーザ埋め込みモジュールを用いて,過去の状況をすべてモデル化し,個人毎のユーザ固有の埋め込みを構築する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.60364110693824
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Personalization plays a critical role in numerous language tasks and applications, since users with the same requirements may prefer diverse outputs based on their individual interests. This has led to the development of various personalized approaches aimed at adapting large language models (LLMs) to generate customized outputs aligned with user preferences. Some of them involve fine-tuning a unique personalized LLM for each user, which is too expensive for widespread application. Alternative approaches introduce personalization information in a plug-and-play manner by retrieving the user's relevant historical texts as demonstrations. However, this retrieval-based strategy may break the continuity of the user history and fail to capture the user's overall styles and patterns, hence leading to sub-optimal performance. To address these challenges, we propose a novel personalized LLM model, \ours{}. It constructs a user-specific embedding for each individual by modeling all her historical contexts through a lightweight plug-in user embedder module. By attaching this embedding to the task input, LLMs can better understand and capture user habits and preferences, thereby producing more personalized outputs without tuning their own parameters. Extensive experiments on various tasks in the language model personalization (LaMP) benchmark demonstrate that the proposed model significantly outperforms existing personalized LLM approaches.
• Abstract（参考訳）: パーソナライゼーションは多くの言語タスクやアプリケーションにおいて重要な役割を担っている。 これにより、大きな言語モデル(LLM)を適用して、ユーザの好みに合わせてカスタマイズされたアウトプットを生成する、さまざまなパーソナライズされたアプローチが開発された。 ユーザごとにパーソナライズされた独自のLLMを微調整する場合もある。 代替的なアプローチは、ユーザの関連する歴史的テキストをデモとして検索することで、プラグアンドプレイ方式でパーソナライズ情報を導入する。 しかし、この検索ベースの戦略は、ユーザ履歴の連続性を損なう可能性があり、ユーザの全体的なスタイルやパターンをキャプチャできないため、サブ最適パフォーマンスにつながる。 これらの課題に対処するために,新たにパーソナライズされた LLM モデルである \ours{} を提案する。 軽量なプラグインユーザ埋め込みモジュールを通じて、過去のコンテキストをすべてモデル化することで、個々の個人に固有の埋め込みを構築する。 この埋め込みをタスク入力にアタッチすることで、LLMはユーザの習慣や好みをよりよく理解し、よりパーソナライズされたアウトプットを生成することができる。 言語モデルパーソナライゼーション(LaMP)ベンチマークにおける多種多様なタスクに関する大規模な実験により、提案モデルが既存のパーソナライズされたLCMアプローチを著しく上回ることを示した。

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