論文の概要: Bounded Personas Match Retrieval on Classification but Not Regression for a Frozen Agent

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.02890v1
• Date: Thu, 25 Jun 2026 04:02:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-28 05:09:55.446577
• Title: Bounded Personas Match Retrieval on Classification but Not Regression for a Frozen Agent
• Title（参考訳）: 解凍剤の分類に基づく境界ペルソナの検索
• Abstract要約: 本稿では,ユーザ履歴を有界な3フィールドペルソナに蒸留するPersonaLinkを紹介する。 LaMP-2 (15-way News categorization) の200ユーザについて、PersonaLink は BM25 検索 (0.760-0.765) と統計的に区別できない 0.745-0.755 に到達した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.833228887268169
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A personalized language agent must convert a user's interaction history into behavior on each new request at inference time. Two strategies dominate. Retrieval pulls a few of the user's most relevant past items into the prompt, which is accurate but pays a per-query selection and context cost that grows with the history. Distillation instead compresses the history once into a compact natural-language persona, which is bounded, query-independent, and interpretable, but is widely assumed to sacrifice accuracy. Whether, and on which tasks, a distilled persona can match retrieval has not been characterized cleanly. We introduce PersonaLink, a training-free method that distills a user's history into a bounded three-field persona and recursively refines it: each pass self-evaluates the frozen agent on a held-out slice of the user's own labeled history, rewrites the persona from its errors, and keeps the result only when it does not regress on that slice. Because every comparison shares one frozen 7B backbone and differs only in what is placed in context, the design isolates the effect of representation from that of the model. The result is a clear task-type asymmetry. On 200 users of LaMP-2 (15-way news categorization), PersonaLink reaches 0.745-0.755 accuracy, statistically indistinguishable from BM25 retrieval (0.760-0.765).
• Abstract（参考訳）: パーソナライズされた言語エージェントは、ユーザーのインタラクション履歴を推論時に各新しいリクエストの振る舞いに変換する必要がある。 2つの戦略が支配的だ。 Retrievalは、ユーザの最も関連性の高い過去の項目のいくつかをプロンプトに引き込み、正確だが、履歴とともに増加するクエリごとの選択とコンテキストコストを支払う。 蒸留は、その歴史をコンパクトな自然言語ペルソナに圧縮するが、それは有界で、クエリ非依存であり、解釈可能であるが、精度を犠牲にしていると広く考えられている。 蒸留されたペルソナが検索にマッチするか否か、どのタスクでも、きれいに特徴付けていない。 我々は,ユーザの履歴を境界3フィールドのペルソナに蒸留し,それを再帰的に洗練するトレーニングフリー手法であるペルソナリンクを紹介した。各エージェントは,ユーザのラベル付き履歴の保持されたスライス上で自己評価を行い,そのエラーからペルソナを書き換え,そのスライスに回帰しない場合にのみ結果を保持する。 全ての比較は、凍結した7Bのバックボーンを共有し、コンテキストに置かれるものだけが異なるため、設計はモデルから表現の効果を分離する。 結果は明確なタスクタイプの非対称性である。 LaMP-2 (15ウェイニュース分類)の200ユーザに対して、PersonaLinkの精度は0.745-0.755に達し、BM25検索(0.760-0.765)とは統計的に区別できない。

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