論文の概要: LLMs Think, But Not In Your Flow: Reasoning-Level Personalization for Black-Box Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.21082v3
• Date: Wed, 04 Jun 2025 11:03:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-05 13:54:39.451147
• Title: LLMs Think, But Not In Your Flow: Reasoning-Level Personalization for Black-Box Large Language Models
• Title（参考訳）: LLM:ブラックボックスの大規模言語モデルのための推論レベルパーソナライズ
• Authors: Jieyong Kim, Tongyoung Kim, Soojin Yoon, Jaehyung Kim, Dongha Lee,
• Abstract要約: 大規模言語モデルの推論レベルパーソナライズのためのフレームワークであるRPMを提案する。 RPMはモデルの推論プロセスとユーザのパーソナライズされたロジックを一致させる。 RPMは応答レベルのパーソナライズ方法よりも一貫して優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.43015545993806
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have recently achieved impressive performance across a wide range of natural language tasks and are now widely used in real-world applications. Among them, black-box LLMs--served via APIs without access to model internals--are especially dominant due to their scalability and ease of deployment. Despite their strong capabilities, these models typically produce generalized responses that overlook personal preferences and reasoning styles. This has led to growing interest in black-box LLM personalization, which aims to tailor model outputs to user-specific context without modifying model parameters. However, existing approaches primarily focus on response-level personalization, attempting to match final outputs without modeling personal thought process. To address this limitation, we propose RPM, a framework for reasoning-level personalization that aligns the model's reasoning process with a user's personalized logic. RPM first constructs statistical user-specific factors by extracting and grouping response-influential features from user history. It then builds personalized reasoning paths that reflect how these factors are used in context. In the inference stage, RPM retrieves reasoning-aligned examples for new queries via feature-level similarity and performs inference conditioned on the structured factors and retrieved reasoning paths, enabling the model to follow user-specific reasoning trajectories. This reasoning-level personalization enhances both predictive accuracy and interpretability by grounding model outputs in user-specific logic through structured information. Extensive experiments across diverse tasks show that RPM consistently outperforms response-level personalization methods, demonstrating the effectiveness of reasoning-level personalization in black-box LLMs.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、最近、広範囲の自然言語タスクで印象的なパフォーマンスを達成し、現在、現実世界のアプリケーションで広く使われている。 なかでもブラックボックスのLSMは、モデル内部へのアクセスのないAPI経由で提供され、スケーラビリティとデプロイの容易さから特に支配的です。 強い能力にもかかわらず、これらのモデルは通常、個人の好みや推論スタイルを見渡すような一般化された応答を生成する。 これにより、モデルパラメータを変更することなく、出力をユーザ固有のコンテキストに調整することを目的とした、ブラックボックスLSMパーソナライズへの関心が高まっている。 しかし、既存のアプローチは主に応答レベルのパーソナライズに重点を置いており、個人的思考プロセスをモデル化せずに最終的なアウトプットを一致させようとしている。 この制限に対処するために、モデルの推論プロセスとユーザのパーソナライズされたロジックを整合させる推論レベルのパーソナライズのためのフレームワークであるRPMを提案する。 RPMは、まず、ユーザ履歴から応答インフルエンシャルな特徴を抽出し、グループ化する。 次に、これらの要因がコンテキストでどのように使用されるかを反映したパーソナライズされた推論パスを構築する。 推論段階では、RPMは特徴レベルの類似性を介して新しいクエリの推論整列例を検索し、構造化された要素に条件付き推論を行い、推論経路を検索することにより、モデルがユーザ固有の推論軌跡に従うことを可能にする。 この推論レベルのパーソナライゼーションは、構造化情報を通じてユーザ固有の論理のモデル出力を基底にすることで、予測精度と解釈可能性の両方を高める。 多様なタスクにわたる大規模な実験により、RPMは応答レベルパーソナライズ手法を一貫して上回り、ブラックボックスLSMにおける推論レベルパーソナライズの有効性を示す。

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