Personalized Large Language Model Assistant with Evolving Conditional Memory

📄 arXiv: 2312.17257v2 📥 PDF

作者: Ruifeng Yuan, Shichao Sun, Yongqi Li, Zili Wang, Ziqiang Cao, Wenjie Li

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2023-12-22 (更新: 2024-10-13)

💡 一句话要点

提出一种具备演化条件记忆的个性化大语言模型助手框架

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 个性化助手 大语言模型 条件记忆 记忆检索 对话系统

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型助手在个性化服务方面存在不足，无法充分利用历史对话信息。
  2. 该论文提出了一种具备演化条件记忆的框架，用于构建个性化大语言模型助手，提升响应质量。
  3. 实验结果表明，该方法在个性化助手能力评估基准上表现出有效性。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型的快速发展，ChatGPT等AI助手越来越多地融入人们的工作和生活，但在个性化服务方面存在局限性。本文提出了一个即插即用的框架，该框架可以通过演化的条件记忆来促进个性化的大型语言模型助手。该个性化助手专注于智能地保存与用户的历史对话中的知识和经验，并将其应用于未来的定制化响应，从而更好地与用户的偏好保持一致。通常，助手从对话中生成一组记录，将它们存储在记忆库中，并检索相关的记忆以提高响应的质量。对于关键的记忆设计，我们探索了构建记忆的不同方式，并提出了一种名为条件记忆的新记忆机制。我们还研究了在生成过程中记忆的检索和使用。我们构建了第一个基准，从三个方面评估个性化助手的能力。实验结果表明了我们方法的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大语言模型助手在提供个性化服务时，无法有效地利用与用户的历史对话信息。它们通常无法记住用户的偏好、习惯和特定需求，导致生成的回复缺乏针对性，用户体验不佳。因此，如何让AI助手能够智能地保存、检索和利用历史对话中的知识，是提升个性化服务质量的关键问题。

核心思路：该论文的核心思路是构建一个具备“演化条件记忆”的个性化助手框架。该框架通过从历史对话中提取关键信息，并将其存储在记忆库中。在生成回复时，助手会根据当前对话的上下文，有选择性地检索相关的记忆，并将这些记忆融入到回复生成过程中。这种方式使得助手能够更好地理解用户的意图，并生成更符合用户偏好的个性化回复。

技术框架：该框架主要包含三个模块：1) 记忆生成模块：负责从历史对话中提取关键信息，并将其转化为结构化的记忆记录。2) 记忆存储模块：维护一个记忆库，用于存储生成的记忆记录。3) 记忆检索与使用模块：根据当前对话的上下文，从记忆库中检索相关的记忆，并将这些记忆融入到回复生成过程中。整个流程是即插即用的，可以方便地集成到现有的LLM助手中。

关键创新：该论文最重要的技术创新点在于提出了“条件记忆”的概念。与传统的记忆方法不同，条件记忆不仅存储了对话中的信息，还存储了这些信息生效的条件。例如，用户可能在某个特定情境下表达了对某种类型电影的偏好，那么这条记忆就会包含这个情境作为条件。在检索记忆时，助手会优先检索那些条件与当前对话上下文相匹配的记忆，从而提高检索的准确性和效率。

关键设计：在记忆生成模块中，可以使用不同的方法来提取关键信息，例如关键词提取、命名实体识别等。在记忆存储模块中，可以使用向量数据库来存储记忆记录，并使用相似度搜索来加速记忆检索。在记忆检索与使用模块中，可以使用注意力机制来融合检索到的记忆和当前对话的上下文信息。论文还设计了一个新的基准来评估个性化助手的性能，从多个方面考察助手的个性化能力。

📊 实验亮点

该论文构建了首个用于评估个性化助手能力的基准测试。实验结果表明，所提出的方法在个性化回复生成方面取得了显著的提升。具体性能数据未知，但论文强调了该方法在提升回复质量和个性化程度方面的有效性，并优于其他基线方法。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于各种需要个性化服务的AI助手场景，例如智能客服、虚拟助手、教育辅导等。通过记住用户的偏好和历史交互信息，AI助手可以提供更加贴心和高效的服务，提升用户满意度。未来，该技术还可以与其他技术相结合，例如知识图谱、推荐系统等，进一步提升AI助手的智能化水平。

📄 摘要（原文）

With the rapid development of large language models, AI assistants like ChatGPT have become increasingly integrated into people's works and lives but are limited in personalized services. In this paper, we present a plug-and-play framework that could facilitate personalized large language model assistants with evolving conditional memory. The personalized assistant focuses on intelligently preserving the knowledge and experience from the history dialogue with the user, which can be applied to future tailored responses that better align with the user's preferences. Generally, the assistant generates a set of records from the dialogue dialogue, stores them in a memory bank, and retrieves related memory to improve the quality of the response. For the crucial memory design, we explore different ways of constructing the memory and propose a new memorizing mechanism named conditional memory. We also investigate the retrieval and usage of memory in the generation process. We build the first benchmark to evaluate personalized assistants' ability from three aspects. The experimental results illustrate the effectiveness of our method.