Fugu-MT 論文翻訳(概要): RPM: Reasoning-Level Personalization for Black-Box Large Language Models

論文の概要: RPM: Reasoning-Level Personalization for Black-Box Large Language Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.21082v4
Date: Wed, 15 Oct 2025 08:31:17 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-10-16 15:32:13.60415
Title: RPM: Reasoning-Level Personalization for Black-Box Large Language Models
Title（参考訳）: RPM:ブラックボックス大言語モデル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: この研究は、推論レベルのパーソナライゼーションを新しいパラダイムとして導入する。 RPMは、ユーザの振舞いのパターンから構築された構造化理性を用いて、モデルの推論プロセスを導くために設計された最初の体系的なフレームワークである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.102489006219548
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: While black-box large language models are widely deployed, they produce generic outputs that overlook individual user preferences. Current personalization methods are fundamentally limited to response-level personalization; they only match final outputs, failing to model the underlying reasoning that connects user behavior to responses. To address this, this work introduces reasoning-level personalization as a new paradigm and proposes RPM, the first systematic framework designed to guide the model's reasoning process using structured rationales constructed from patterns in a user's behavior. RPM constructs a structured model of user behavior-built from response-influential features and statistical factors-to create personalized reasoning paths and retrieve beneficial examples for guiding inference through a feature-based retrieval mechanism. Extensive experiments across four diverse tasks demonstrate that RPM consistently outperforms existing response-level methods while simultaneously enhancing both personalization performance and interpretability, providing a promising direction for black-box LLM personalization.
Abstract（参考訳）: ブラックボックスの大規模言語モデルは広くデプロイされているが、個々のユーザの好みを見渡すような汎用的なアウトプットを生成する。現在のパーソナライズ手法は、応答レベルのパーソナライズに基本的に制限されており、最終的な出力と一致し、ユーザの振る舞いと応答を結びつける基本的な推論をモデル化できない。そこで本研究では、推論レベルのパーソナライゼーションを新たなパラダイムとして導入し、ユーザの行動パターンから構築された構造化論理を用いたモデル推論プロセスの導出を目的とした、最初の体系的フレームワークであるRPMを提案する。 RPMは、応答インフルエンタリな特徴と統計的要因から構築されたユーザ行動の構造化モデルを構築し、パーソナライズされた推論パスを作成し、特徴に基づく検索機構を通じて推論を導くための有益な例を検索する。 4つのタスクにわたる広範囲な実験により、RPMは、パーソナライズ性能と解釈性の両方を同時に向上しつつ、既存の応答レベルメソッドを一貫して上回り、ブラックボックスLSMパーソナライズに有望な方向性を提供する。

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