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 18:50:39.407967
• 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: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• 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。

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