論文の概要: PRIME: Large Language Model Personalization with Cognitive Memory and Thought Processes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.04607v1
• Date: Mon, 07 Jul 2025 01:54:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-08 15:46:35.252199
• Title: PRIME: Large Language Model Personalization with Cognitive Memory and Thought Processes
• Title（参考訳）: PRIME:認知記憶と思考プロセスを備えた大規模言語モデルパーソナライゼーション
• Authors: Xinliang Frederick Zhang, Nick Beauchamp, Lu Wang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)のパーソナライゼーションは、モデルのアウトプットを個人の独特な好みや意見と整合させることを目的としている。 本稿では,エピソードおよびセマンティックメモリ機構を用いた統一フレームワークPRIMEを提案する。 実験はPRIMEの有効性を長文と短文の両方のシナリオで検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.631626634132574
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language model (LLM) personalization aims to align model outputs with individuals' unique preferences and opinions. While recent efforts have implemented various personalization methods, a unified theoretical framework that can systematically understand the drivers of effective personalization is still lacking. In this work, we integrate the well-established cognitive dual-memory model into LLM personalization, by mirroring episodic memory to historical user engagements and semantic memory to long-term, evolving user beliefs. Specifically, we systematically investigate memory instantiations and introduce a unified framework, PRIME, using episodic and semantic memory mechanisms. We further augment PRIME with a novel personalized thinking capability inspired by the slow thinking strategy. Moreover, recognizing the absence of suitable benchmarks, we introduce a dataset using Change My View (CMV) from Reddit, specifically designed to evaluate long-context personalization. Extensive experiments validate PRIME's effectiveness across both long- and short-context scenarios. Further analysis confirms that PRIME effectively captures dynamic personalization beyond mere popularity biases.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)のパーソナライゼーションは、モデルのアウトプットを個人の独特な好みや意見と整合させることを目的としている。 近年、様々なパーソナライズ手法が開発されているが、効果的なパーソナライゼーションの要因を体系的に理解できる統一的な理論的枠組みはいまだに欠落している。 本研究では,認知的二重記憶モデルとLLMのパーソナライゼーションを融合し,認識的記憶を歴史的ユーザエンゲージメントに反映し,セマンティックメモリを長期的,進化的ユーザ信念に反映する。 具体的には、メモリインスタンス化を体系的に検討し、エピソードおよびセマンティックメモリ機構を用いて統一されたフレームワークPRIMEを導入する。 我々は、より遅い思考戦略にインスパイアされた新しいパーソナライズされた思考能力でPRIMEをさらに強化する。 さらに、適切なベンチマークがないことを認識して、RedditのChange My View(CMV)を用いたデータセットを導入し、特に長文のパーソナライゼーションを評価するように設計された。 広範囲にわたる実験は、PRIMEの有効性を長文と短文の両方のシナリオで検証する。 さらなる分析により、PRIMEは単なる人気バイアスを超えて動的パーソナライゼーションを効果的に捉えることが確認される。

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