論文の概要: Measuring What Makes You Unique: Difference-Aware User Modeling for Enhancing LLM Personalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.02450v1
• Date: Tue, 04 Mar 2025 09:53:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-05 19:20:00.240062
• Title: Measuring What Makes You Unique: Difference-Aware User Modeling for Enhancing LLM Personalization
• Title（参考訳）: ユニークなものを測定する: LLMパーソナライゼーションのための差分を考慮したユーザモデリング
• Authors: Yilun Qiu, Xiaoyan Zhao, Yang Zhang, Yimeng Bai, Wenjie Wang, Hong Cheng, Fuli Feng, Tat-Seng Chua,
• Abstract要約: 本稿では,Large Language Models (LLM) のパーソナライゼーションを強化するために,差分認識パーソナライズ学習(DPL)を提案する。 DPLは、戦略的に代表ユーザを比較のために選択し、タスク関連の違いを抽出するための構造化標準を確立する。 実世界のデータセットの実験により、DPLはLLMのパーソナライゼーションを大幅に向上させることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.79814761867314
• License:
• Abstract: Personalizing Large Language Models (LLMs) has become a critical step in facilitating their widespread application to enhance individual life experiences. In pursuit of personalization, distilling key preference information from an individual's historical data as instructional preference context to customize LLM generation has emerged as a promising direction. However, these methods face a fundamental limitation by overlooking the inter-user comparative analysis, which is essential for identifying the inter-user differences that truly shape preferences. To address this limitation, we propose Difference-aware Personalization Learning (DPL), a novel approach that emphasizes extracting inter-user differences to enhance LLM personalization. DPL strategically selects representative users for comparison and establishes a structured standard to extract meaningful, task-relevant differences for customizing LLM generation. Extensive experiments on real-world datasets demonstrate that DPL significantly enhances LLM personalization. We release our code at https://github.com/SnowCharmQ/DPL.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)のパーソナライズは、個人の生活体験を高めるために広く応用する上で重要なステップとなっている。 パーソナライズを追求するために、個人の歴史データから重要好み情報を抽出して、LDM生成をカスタマイズする指導的嗜好コンテキストが期待できる方向として登場した。 しかし,これらの手法は,ユーザ間比較分析を見越すことによって,ユーザ間の差異を真に形成する上で不可欠な基本的制約に直面している。 この制限に対処するため,LLMパーソナライゼーションを強化するためにユーザ間差の抽出を重視する新しいアプローチである差認識パーソナライズ学習(DPL)を提案する。 DPLは、LLM生成をカスタマイズするために、戦略的に代表ユーザを選択し、意味のあるタスク関連の違いを抽出するための構造化標準を確立する。 実世界のデータセットに対する大規模な実験により、DPLはLLMのパーソナライゼーションを著しく向上させることが示された。 コードをhttps://github.com/SnowCharmQ/DPLでリリースします。

関連論文リスト

• Few-shot Steerable Alignment: Adapting Rewards and LLM Policies with Neural Processes [50.544186914115045]
  大きな言語モデル(LLM)は、日々のアプリケーションにますます組み込まれています。 個人ユーザの多様な嗜好との整合性を確保することは、重要な課題となっている。 数発のステアライメントのための新しいフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-18T16:14:59Z)
• Personalization of Large Language Models: A Survey [131.00650432814268]
  大規模言語モデル(LLM)のパーソナライゼーションは、最近、広範囲のアプリケーションでますます重要になっている。 パーソナライズ LLM に関する既存の研究の多くは、(a)パーソナライズされたテキスト生成、または(b)レコメンデーションシステムのようなパーソナライズに関連する下流アプリケーションに LLM を活用することに集中している。 パーソナライズされたLSM使用のための分類を導入し、主要な違いと課題を要約する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-29T04:01:11Z)
• MetaAlign: Align Large Language Models with Diverse Preferences during Inference Time [50.41806216615488]
  大規模言語モデル(LLM)は、広範なテキストコーパスから広範な知識と顕著な能力を取得する。 LLMをより使いやすくするためには、それらを人間の好みに合わせることが不可欠である。 提案手法は,LLMが推論時に指定される様々な明示的あるいは暗黙的な選好と動的に整合するのを支援することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-18T05:31:13Z)
• Aligning LLMs with Individual Preferences via Interaction [51.72200436159636]
  調整可能な大きな言語モデル(LLM)をトレーニングします。 木構造における3K以上の多ターン会話を含む多ターン嗜好データセットを開発した。 評価のために、慎重に選択された100のサンプルと、会話中にカスタマイズされたアライメント性能を測定するために適切に設計されたメトリクスからなるALOEベンチマークを確立する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-04T17:48:29Z)
• Guided Profile Generation Improves Personalization with LLMs [3.2685922749445617]
  勧告、ランク付け、Eコマースプラットフォームを含む現代の商業システムでは、パーソナライズコンテキストを大型言語モデル(LLM)への入力として取り入れる傾向にある。 本稿では,自然言語で個人プロファイルを生成するための汎用手法であるGPGを提案する。 実験の結果,GAGはLLMのパーソナライズ能力を向上させることが示され,例えば,LLMを生の個人的コンテキストで直接供給するよりも,個人の嗜好を予測する上で37%の精度が向上することがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-19T21:29:56Z)
• LLMs + Persona-Plug = Personalized LLMs [41.60364110693824]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-18T11:54:45Z)
• Lifelong Personalized Low-Rank Adaptation of Large Language Models for Recommendation [50.837277466987345]
  我々は、推奨のために大規模言語モデル(LLM)の分野に焦点を当てる。 ユーザ毎に独立したLoRAを管理するPersonalized LoRAモジュールを組み込んだRecLoRAを提案する。 また、Few2Many Learning Strategyを設計し、従来のレコメンデーションモデルをレンズとして使用して、小さなトレーニングスペースをフルスペースに拡大する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-07T04:20:28Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。