論文の概要: CARD: Cluster-level Adaptation with Reward-guided Decoding for Personalized Text Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.06352v1
• Date: Fri, 09 Jan 2026 23:16:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-13 19:08:00.767474
• Title: CARD: Cluster-level Adaptation with Reward-guided Decoding for Personalized Text Generation
• Title（参考訳）: CARD:パーソナライズされたテキスト生成のためのReward-guided Decodingによるクラスタレベルの適応
• Authors: Yutong Song, Jiang Wu, Weijia Zhang, Chengze Shen, Shaofan Yuan, Weitao Lu, Jian Wang, Amir Rahmani, Nikil Dutt, Yu Wang,
• Abstract要約: CARDは、進歩的な洗練を通じて効果的なパーソナライズを実現する階層的な枠組みである。 本稿では,ユーザによるテキストとクラスタレベルの世代を対比する暗黙の選好学習機構を提案する。 推論時に、CARDは、軽量なユーザ嗜好ベクトルとローランクロジット補正を通じて、デコーディング専用のパーソナライズを注入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.287030400852231
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Adapting large language models to individual users remains challenging due to the tension between fine-grained personalization and scalable deployment. We present CARD, a hierarchical framework that achieves effective personalization through progressive refinement. CARD first clusters users according to shared stylistic patterns and learns cluster-specific LoRA adapters, enabling robust generalization and strong low-resource performance. To capture individual differences within each cluster, we propose an implicit preference learning mechanism that contrasts user-authored text with cluster-level generations, allowing the model to infer user-specific style preferences without manual annotation. At inference time, CARD injects personalization exclusively at decoding via lightweight user preference vectors and low-rank logit corrections, while keeping the base model frozen. Experiments on the LaMP and LongLaMP benchmarks show that CARD achieves competitive or superior generation quality compared to state-of-the-art baselines, while significantly improving efficiency and scalability for practical personalized text generation.
• Abstract（参考訳）: パーソナライゼーションの微粒化とスケーラブルなデプロイメントの緊張が原因で、大きな言語モデルを個々のユーザに適用することは依然として困難である。 本稿では,進歩的洗練を通じて効果的なパーソナライズを実現する階層的枠組みであるCARDを紹介する。 CARDは、ユーザを共有スタイリスティックパターンに従ってクラスタ化し、クラスタ固有のLoRAアダプタを学び、堅牢な一般化と強力な低リソースパフォーマンスを実現する。 そこで本研究では,各クラスタ内の個人差を抽出するために,ユーザが作成したテキストとクラスタレベルの世代を対比する暗黙の選好学習機構を提案する。 推論時に、CARDは、ベースモデルを凍結したまま、軽量なユーザ好みベクトルとローランクのロジット補正を通じて、デコーディング専用のパーソナライズを注入する。 LaMPとLongLaMPベンチマークの実験では、CARDは最先端のベースラインに比べて競争力や優れた世代品質を実現し、実用的なパーソナライズされたテキスト生成の効率とスケーラビリティを著しく向上している。

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