在當(dāng)今數(shù)字化轉(zhuǎn)型的時(shí)代，大型語(yǔ)言模型（LLMs）已經(jīng)成為了不可或缺的工具，它們?cè)谧匀徽Z(yǔ)言理解、生成和推理方面展現(xiàn)了非凡的能力。然而，這些模型普遍采用的是“一刀切”的方式，即對(duì)于相同的輸入給予所有用戶相似的響應(yīng)。這種方式雖然能夠滿足大多數(shù)情況下的需求，但在需要根據(jù)個(gè)人偏好定制內(nèi)容的情境下就顯得力不從心了。為了解決這個(gè)問(wèn)題，來(lái)自中國(guó)人民大學(xué)高瓴人工智能學(xué)院與百度公司的研究團(tuán)隊(duì)提出了一種名為PPlug的新穎個(gè)性化LLM模型。

1.個(gè)性化的重要性

隨著技術(shù)的進(jìn)步，人們對(duì)數(shù)字助手的要求越來(lái)越高，不再滿足于通用化的答案，而是希望能夠得到更加符合自己興趣愛(ài)好的回應(yīng)。因此，如何使LLMs具備個(gè)性化的輸出能力變得尤為重要?，F(xiàn)有的解決方案主要包括兩種：一種是對(duì)每個(gè)用戶的特定數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)以創(chuàng)建獨(dú)特的個(gè)性化模型；另一種則是通過(guò)檢索用戶的相關(guān)歷史文本作為示例來(lái)引入個(gè)性化信息。但前者由于需要為每位用戶單獨(dú)訓(xùn)練模型而成本高昂，后者則可能因?yàn)榇蚱屏擞脩魵v史記錄的連續(xù)性而導(dǎo)致效果不佳。

如上圖所示，傳統(tǒng)的基于微調(diào)的方法雖然可以實(shí)現(xiàn)一定程度上的個(gè)性化，但由于其高昂的成本限制了廣泛應(yīng)用的可能性。相比之下，基于檢索的方法雖然降低了成本，但由于缺乏對(duì)用戶整體風(fēng)格和偏好的全面捕捉，往往只能達(dá)到次優(yōu)的表現(xiàn)。

2.PPlug：創(chuàng)新之處何在？

為了克服上述問(wèn)題，PPlug模型應(yīng)運(yùn)而生。它通過(guò)構(gòu)建一個(gè)輕量級(jí)插件用戶嵌入模塊，對(duì)每位用戶的所有歷史上下文進(jìn)行全面建模，并生成一個(gè)用戶特定的嵌入向量。當(dāng)這個(gè)嵌入被附加到任務(wù)輸入時(shí)，LLM就能更好地理解和把握用戶的習(xí)慣與喜好，從而產(chǎn)生更加個(gè)性化的輸出結(jié)果，且無(wú)需調(diào)整模型自身的參數(shù)。這種方法不僅保持了用戶歷史記錄的一致性和連貫性，還能有效反映用戶的綜合特征。

從圖2可以看出，PPlug首先通過(guò)用戶的歷史行為生成一個(gè)代表該用戶的嵌入向量，然后將此向量與當(dāng)前的任務(wù)輸入結(jié)合在一起送入LLM中。這樣一來(lái)，模型就能夠利用這一額外的信息來(lái)生成更加貼合用戶喜好的內(nèi)容。

3.實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

為了評(píng)估PPlug的實(shí)際效果，研究人員在多個(gè)任務(wù)上進(jìn)行了廣泛測(cè)試，包括但不限于情感分析、電影標(biāo)簽分類以及推文改寫(xiě)等。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在語(yǔ)言模型個(gè)性化基準(zhǔn)測(cè)試（LaMP）中，PPlug相較于現(xiàn)有方法表現(xiàn)出了顯著的優(yōu)勢(shì)，某些情況下甚至實(shí)現(xiàn)了高達(dá)35.8%的性能提升。

如圖3所示，在各項(xiàng)評(píng)測(cè)指標(biāo)上，PPlug均優(yōu)于其他幾種常見(jiàn)的個(gè)性化方法，特別是在那些要求高度一致性的任務(wù)上更是如此。這充分證明了PPlug在提高個(gè)性化質(zhì)量方面的有效性。

4.結(jié)論

綜上所述，PPlug提供了一種新穎有效的途徑來(lái)增強(qiáng)LLMs的個(gè)性化能力，使其能夠更好地服務(wù)于每一位用戶。未來(lái)，隨著更多類似技術(shù)的發(fā)展和完善，我們可以期待看到更加智能、更加人性化的AI系統(tǒng)出現(xiàn)在我們的日常生活中。而對(duì)于開(kāi)發(fā)者而言，掌握并應(yīng)用這樣的前沿技術(shù)也將成為提升產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵所在。

本文通過(guò)對(duì)《LLMs+ Persona-Plug= Personalized LLMs》這篇論文的研究成果進(jìn)行了深入淺出地解讀，并結(jié)合論文中的圖表形象地展示了PPlug模型的核心優(yōu)勢(shì)及其相對(duì)于傳統(tǒng)方法的改進(jìn)之處。希望這篇文章能夠幫助大家更好地理解當(dāng)前AI領(lǐng)域內(nèi)關(guān)于個(gè)性化服務(wù)的研究進(jìn)展，并激發(fā)起對(duì)未來(lái)科技發(fā)展的美好憧憬。

論文地址：??https://arxiv.org/pdf/2409.11901??

本文轉(zhuǎn)載自 ??AIGC前沿技術(shù)追蹤??，作者： RUN_1991