Democratizing Large Language Models via Personalized Parameter-Efficient Fine-tuning

📄 arXiv: 2402.04401v3 📥 PDF

作者: Zhaoxuan Tan, Qingkai Zeng, Yijun Tian, Zheyuan Liu, Bing Yin, Meng Jiang

分类: cs.CL

发布日期: 2024-02-06 (更新: 2025-02-08)

备注: EMNLP 2024 Main

💡 一句话要点

提出OPPU以解决大语言模型个性化定制问题

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

关键词: 个性化模型 参数高效微调 用户行为建模 隐私保护 大语言模型

📋 核心要点

  1. 现有个性化方法缺乏模型拥有权，导致定制能力有限且存在隐私问题。
  2. 本文提出OPPU，通过个性化参数高效微调模块存储用户特定行为模式，允许用户独立使用LLMs。
  3. 实验结果显示，OPPU在七个任务中显著优于传统方法，尤其在应对用户行为变化方面表现突出。

📝 摘要（中文）

在大语言模型（LLMs）中，个性化越来越重要，旨在使其与用户偏好对齐。现有方法在模型拥有权方面存在局限，导致定制和隐私问题，且难以捕捉复杂的用户行为模式。为了解决这些问题，本文提出了个性化参数高效微调模块（OPPU），允许用户拥有和使用个性化的LLMs。通过整合用户特定的PEFT参数与非参数知识，OPPU能够适应用户行为的变化。实验结果表明，OPPU在LaMP基准的七个任务中显著优于现有的基于提示的方法，并在处理用户行为变化、不同活动水平的用户建模等方面表现出色。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有个性化大语言模型方法在模型拥有权、定制能力和隐私保护方面的不足。现有方法往往无法有效捕捉复杂的用户行为模式，限制了其应用场景。

核心思路：论文提出了一种名为OPPU的个性化参数高效微调方法，允许用户通过个性化的PEFT模块存储和使用自己的行为模式和偏好，从而实现更高效的个性化定制。

技术框架：OPPU的整体架构包括用户特定的PEFT参数模块和非参数知识的整合。用户通过插入个人PEFT参数，能够将其特定的行为模式与从历史行为中检索的知识相结合，适应动态的用户需求。

关键创新：OPPU的主要创新在于将个性化的PEFT参数与非参数知识相结合，使得用户能够在不牺牲隐私的情况下，拥有和使用个性化的LLMs。这一设计与传统的基于提示的方法本质上不同，后者往往无法实现真正的个性化。

关键设计：在技术细节上，OPPU采用了特定的损失函数来优化用户行为模式的捕捉，并设计了灵活的网络结构，以支持不同PEFT方法的应用。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，OPPU在LaMP基准的七个任务中显著优于现有的基于提示的方法，尤其在处理用户行为变化时，表现出更强的适应能力和鲁棒性。具体而言，OPPU在某些任务上的性能提升幅度超过了20%，显示出其在个性化定制方面的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括个性化推荐系统、智能助手和教育技术等。通过实现个性化的LLMs，用户可以获得更符合其需求的交互体验，提升用户满意度和使用效率。未来，OPPU可能会在用户隐私保护和个性化服务的平衡方面产生深远影响。

📄 摘要（原文）

Personalization in large language models (LLMs) is increasingly important, aiming to align the LLMs' interactions, content, and recommendations with individual user preferences. Recent advances have highlighted effective prompt design by enriching user queries with non-parametric knowledge through behavior history retrieval and textual profiles. However, these methods faced limitations due to a lack of model ownership, resulting in constrained customization and privacy issues, and often failed to capture complex, dynamic user behavior patterns. To address these shortcomings, we introduce One PEFT Per User (OPPU), employing personalized parameter-efficient fine-tuning (PEFT) modules to store user-specific behavior patterns and preferences. By plugging in personal PEFT parameters, users can own and use their LLMs individually. OPPU integrates parametric user knowledge in the personal PEFT parameters with non-parametric knowledge from retrieval and profiles, adapting LLMs to user behavior shifts. Experimental results demonstrate that OPPU significantly outperforms existing prompt-based methods across seven diverse tasks in the LaMP benchmark. Further studies reveal OPPU's enhanced capabilities in handling user behavior shifts, modeling users at different activity levels, maintaining robustness across various user history formats, and displaying versatility with different PEFT methods.