Персонализация крупных языковых моделей (LLM): Обзор

Крупные языковые модели (LLM) стали мощным инструментом для выполнения широкого спектра задач обработки естественного языка (NLP) с впечатляющей точностью. Эти модели могут работать в условиях "нулевого шота" или "нескольких шотов", что означает, что они могут следовать человеческим инструкциям и выполнять сложные задачи с минимальным или без специфического тренировочного набора данных. Это упрощает взаимодействие пользователей с машинами через простые текстовые запросы, делая взаимодействие более интуитивным и доступным.

В последнее время растет интерес к адаптации LLM к конкретным контекстам пользователя, выходя за рамки их естественного использования в качестве решателей задач NLP или общих чат-ботов. Персонализация LLM направлена на адаптацию моделей для генерации ответов, которые соответствуют уникальным потребностям и предпочтениям каждого пользователя или группы пользователей. Это улучшает удовлетворенность пользователей, предоставляя более релевантные и значимые взаимодействия.

Основные направления исследований

Исследования в области персонализации LLM можно разделить на две основные категории:

1. Персонализированная генерация текста: Эта категория фокусируется на создании текста, который напрямую соответствует предпочтениям пользователей. Например, персонализированный чат-бот для психического здоровья должен генерировать эмпатичные ответы, адаптированные к эмоциональному состоянию пользователя.

2. Применение LLM в задачах персонализации: Здесь LLM используются для улучшения производительности в специфических задачах, таких как системы рекомендаций, где модель может генерировать промежуточные токены или эмбеддинги, которые помогают в рекомендации фильмов на основе истории просмотров пользователя.

Таксономия использования персонализированных LLM

Для объединения этих двух направлений исследований вводится таксономия использования персонализированных LLM:

• Генерация персонализированного текста: Модели оцениваются по качеству генерируемого текста, который должен соответствовать стилю или содержанию, которые бы пользователь создал сам.

• Задачи персонализации: Модели оцениваются по улучшению производительности в конкретных задачах, таких как рекомендации, где текст не оценивается напрямую, но используется для улучшения системы.

Основные принципы и формализация

Для понимания и формализации персонализации в LLM необходимо:

• Определение персонализации: Персонализация включает в себя адаптацию выходных данных системы к индивидуальным предпочтениям, потребностям и характеристикам пользователя или группы пользователей.

• Персонализация на уровне пользователя: Использование детальной информации о пользователе, включая его историю взаимодействий, предпочтения и поведение.

• Персонализация на уровне персоны: Адаптация к группам пользователей с общими характеристиками или предпочтениями.

• Глобальная персонализация: Применение общих предпочтений, принятых широкой публикой, таких как культурные нормы и социальные ценности.

Техники персонализации

Рассмотрим основные техники персонализации LLM:

• Retrieval-Augmented Generation (RAG): Включает использование внешней базы знаний для извлечения релевантной информации, которая затем используется для генерации текста.

• Промптинг: Интеграция пользовательской информации в контекст запросов к LLM.

• Обучение представлений: Кодирование пользовательской информации в эмбеддинги, которые могут быть использованы для персонализации.

• Обучение с подкреплением от человеческой обратной связи (RLHF): Использование пользовательских предпочтений в качестве сигналов вознаграждения для обучения моделей.

Оценка и метрики

Оценка персонализированных LLM может быть разделена на:

• Прямая оценка: Оценка качества генерируемого текста напрямую, используя метрики, такие как BLEU, ROUGE, METEOR и BERTScore.

• Косвенная оценка: Оценка эффективности генерируемого текста через его влияние на производительность в задачах, таких как рекомендации или классификация, используя метрики, такие как Recall, Precision, NDCG.

Наборы данных

Наборы данных для персонализированных LLM делятся на:

• С натуральным текстом пользователя: Используются для прямой оценки генерации текста.

• Без натурального текста пользователя: Используются для косвенной оценки через задачи, такие как рекомендации.

Применения

Персонализированные LLM находят применение в различных областях:

• Образование: Персонализированные учебные помощники, адаптирующиеся к потребностям студентов.

• Здравоохранение: Персонализированные рекомендации по здоровью и медицинские консультации.

• Финансы: Персонализированные финансовые советы и рекомендации по инвестициям.

• Право: Помощь в юридических исследованиях и подготовке документов.

• Кодирование: Персонализированные помощники для программистов, адаптирующиеся к их стилю кодирования.

Открытые проблемы и вызовы

Несмотря на прогресс, существуют значительные вызовы:

• Бенчмарки и метрики: Необходимы более надежные и специфические метрики для оценки персонализации.

• Проблема холодного старта: Адаптация моделей к пользователям с ограниченным количеством данных.

• Стереотипы и предвзятость: Обеспечение справедливости и избежание усиления предвзятости в персонализированных выводах.

• Конфиденциальность: Защита персональных данных при персонализации.

• Мультимодальность: Расширение персонализации на мультимодальные системы, включающие текст, изображения, аудио и видео.

Заключение

Персонализация LLM представляет собой многообещающее направление, которое может значительно улучшить взаимодействие между человеком и машиной. Однако, для достижения более эффективных, справедливых и безопасных систем, необходимо решить множество открытых проблем и вызовов. Этот обзор предоставляет основу для понимания текущих исследований и направлений для будущих разработок в области персонализированных LLM.