Персонализация крупных языковых моделей (LLM): Обзор

Персонализация крупных языковых моделей (LLM) в последнее время становится всё более важной благодаря широкому спектру применений. Несмотря на важность и недавние достижения, большинство существующих работ по персонализированным LLM сосредотачиваются либо полностью на (а) персонализированной генерации текста, либо на (б) использовании LLM для персонализированных приложений, таких как системы рекомендаций. В данной работе мы впервые мостим разрыв между этими двумя основными направлениями, вводя таксономию использования персонализированных LLM и суммируя ключевые различия и вызовы. Мы предлагаем формализацию основ персонализированных LLM, которая консолидирует и расширяет понятия персонализации LLM, определяя и обсуждая новые аспекты персонализации, использования и желаемых характеристик персонализированных LLM. Затем мы объединяем литературу по этим разнообразным областям и сценариям использования, предлагая систематические таксономии для уровня детализации персонализации, техник персонализации, наборов данных, методов оценки и применений персонализированных LLM. В заключение, мы выделяем вызовы и важные нерешённые проблемы, которые остаются актуальными. Объединяя и обозревая последние исследования с использованием предложенных таксономий, мы стремимся предоставить ясное руководство по существующей литературе и различным аспектам персонализации в LLM, поддерживая как исследователей, так и практиков.