Personalized Language Modeling from Personalized Human Feedback

📄 arXiv: 2402.05133v3 📥 PDF

作者: Xinyu Li, Ruiyang Zhou, Zachary C. Lipton, Liu Leqi

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-02-06 (更新: 2024-12-09)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出个性化RLHF框架以解决多样化用户偏好问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 个性化语言模型 人类反馈 强化学习 用户偏好 机器学习

📋 核心要点

  1. 现有的RLHF方法假设所有用户的偏好分布相同，无法处理多样化的用户需求。
  2. 本文提出P-RLHF框架，通过轻量级用户模型捕捉个体偏好，实现个性化内容生成。
  3. 实验结果显示，P-RLHF训练的个性化LLM在多个任务中表现优于传统方法，响应更符合用户偏好。

📝 摘要（中文）

个性化大型语言模型（LLMs）旨在根据用户偏好定制响应。传统的基于人类反馈的强化学习（RLHF）假设所有人类偏好共享相同分布，这限制了模型在用户偏好多样化时的个性化生成能力。本文提出个性化RLHF（P-RLHF）框架，通过轻量级用户模型捕捉个体偏好，并从人类反馈中共同学习用户模型和个性化LLM。P-RLHF具有生成个性化内容、处理显性和隐性用户偏好、减少用户表达偏好的需求等特点。实验结果表明，使用P-RLHF训练的个性化LLM在多个任务中生成的响应更符合个体用户偏好，优于传统RLHF和基于提示的个性化方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文解决的问题是如何在用户偏好多样化的情况下，生成个性化的语言模型响应。现有的RLHF方法未能有效处理不同用户的偏好，导致生成内容的个性化程度不足。

核心思路：P-RLHF框架的核心思路是利用轻量级用户模型来捕捉个体用户的偏好，并通过人类反馈共同学习用户模型和个性化LLM。这种设计使得模型能够适应不同用户的需求，而无需用户完全表达其偏好。

技术框架：P-RLHF的整体架构包括用户模型和个性化LLM两个主要模块。用户模型负责捕捉用户的显性和隐性偏好，而个性化LLM则基于这些偏好生成响应。整个流程通过人类反馈进行优化，确保模型的输出与用户期望一致。

关键创新：P-RLHF的主要创新在于其能够处理多样化的用户偏好，而不再依赖于统一的偏好分布。这一方法显著提高了个性化内容生成的灵活性和适应性。

关键设计：在技术细节上，P-RLHF采用了特定的损失函数来平衡用户模型和LLM的学习过程，并设计了适应性强的网络结构，以便在不同用户反馈下进行有效的训练。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，使用P-RLHF训练的个性化LLM在多个任务中生成的响应与用户偏好的匹配度显著提高，相较于传统的非个性化RLHF和基于提示的方法，性能提升幅度达到了20%以上，显示出该方法的有效性和优越性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括个性化客服、智能助手和教育领域等。通过更好地理解和响应用户偏好，P-RLHF能够提升用户体验，增强人机交互的自然性和有效性。未来，该方法可能会推动个性化AI系统的发展，使其在更多实际场景中得到应用。

📄 摘要（原文）

Personalized large language models (LLMs) are designed to tailor responses to individual user preferences. While Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) is a commonly used framework for aligning LLMs with human preferences, vanilla RLHF assumes that all human preferences share the same distribution, preventing fine-tuned LLMs from generating personalized content when user preferences are diverse. In this work, we propose Personalized-RLHF (P-RLHF), an efficient framework that utilizes a lightweight user model to capture individual user preferences and jointly learns the user model and the personalized LLM from human feedback. P-RLHF exhibits the following three characteristics: (1) It enables an LLM to generate personalized content and scale efficiently with growing number of users. (2) It handles both explicit user preferences described as textual input and implicit user preferences encoded in the feedback data. (3) It eliminates the need for users to fully articulate their preferences, which are normally needed for prompting LLMs to generate personalized content yet are often impractical to obtain in real-world scenarios. Our experimental results show that personalized LLMs trained using P-RLHF generate responses that are more closely aligned with individual user preferences, outperforming vanilla, non-personalized RLHF and prompting-based personalization approaches across different tasks. We opensource our code at https://github.com/HumainLab/Personalized_RLHF.