User-LLM: Efficient LLM Contextualization with User Embeddings

📄 arXiv: 2402.13598v2 📥 PDF

作者: Lin Ning, Luyang Liu, Jiaxing Wu, Neo Wu, Devora Berlowitz, Sushant Prakash, Bradley Green, Shawn O'Banion, Jun Xie

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-02-21 (更新: 2024-09-09)

💡 一句话要点

提出User-LLM以高效整合用户嵌入数据

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

关键词: 用户嵌入 大型语言模型 自监督学习 个性化推荐 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有方法通过文本描述转化用户时间线，效率低且难以捕捉用户行为的细微变化。
  2. 提出User-LLM框架，利用用户嵌入直接上下文化LLMs，提升了模型对用户历史的理解能力。
  3. 在MovieLens、Amazon Review和Google Local Review数据集上，User-LLM在深度用户理解任务中表现优异，推理速度显著提升。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在多个领域取得了显著成功，但如何有效地将复杂且可能噪声的用户时间线数据融入LLMs仍然是一个挑战。现有方法通常需要将用户时间线转化为文本描述，这种方式效率低下且难以全面捕捉用户行为的细微差别。为此，本文提出了User-LLM框架，通过用户嵌入直接将用户历史交互上下文化，利用自监督学习预训练的用户编码器生成的嵌入，捕捉潜在的用户行为和兴趣及其随时间的演变。通过交叉注意力机制将用户嵌入与LLMs结合，使得LLMs能够根据用户的过去行为和偏好动态调整响应。实验结果表明，User-LLM在需要深度理解用户的任务上，相较于基于文本提示的上下文化方法，性能提升可达16.33%，并在推理速度上实现了高达78.1倍的提升。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决如何有效整合复杂用户时间线数据到大型语言模型中的问题。现有方法依赖文本描述，导致信息损失和效率低下。

核心思路：提出User-LLM框架，通过用户嵌入直接上下文化LLMs，利用自监督学习生成的用户编码器捕捉用户行为的潜在特征。

技术框架：整体架构包括用户编码器、用户嵌入生成、交叉注意力机制与LLMs的结合。用户编码器负责提取用户历史交互信息，嵌入通过交叉注意力与LLMs结合。

关键创新：最重要的创新在于直接使用用户嵌入而非文本描述来上下文化LLMs，显著提高了模型的响应效率和准确性。

关键设计：用户编码器采用自监督学习进行预训练，嵌入通过交叉注意力机制与LLMs结合，设计中还引入了Perceiver层以优化计算效率。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

User-LLM在MovieLens、Amazon Review和Google Local Review数据集上的实验结果显示，相较于传统的文本提示方法，性能提升可达16.33%。此外，推理速度的提升高达78.1倍，尤其在处理长序列时表现优异，能够更好地捕捉用户行为的细微变化。

🎯 应用场景

该研究在个性化推荐、用户行为分析和智能客服等领域具有广泛的应用潜力。通过高效整合用户历史数据，User-LLM能够提供更精准的服务和响应，提升用户体验。未来，该框架有望在更多实际应用中推广，推动个性化AI的发展。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have achieved remarkable success across various domains, but effectively incorporating complex and potentially noisy user timeline data into LLMs remains a challenge. Current approaches often involve translating user timelines into text descriptions before feeding them to LLMs, which can be inefficient and may not fully capture the nuances of user behavior. Inspired by how LLMs are effectively integrated with images through direct embeddings, we propose User-LLM, a novel framework that leverages user embeddings to directly contextualize LLMs with user history interactions. These embeddings, generated by a user encoder pretrained using self-supervised learning on diverse user interactions, capture latent user behaviors and interests as well as their evolution over time. We integrate these user embeddings with LLMs through cross-attention, enabling LLMs to dynamically adapt their responses based on the context of a user's past actions and preferences. Our approach achieves significant efficiency gains by representing user timelines directly as embeddings, leading to substantial inference speedups of up to 78.1X. Comprehensive experiments on MovieLens, Amazon Review, and Google Local Review datasets demonstrate that User-LLM outperforms text-prompt-based contextualization on tasks requiring deep user understanding, with improvements of up to 16.33%, particularly excelling on long sequences that capture subtle shifts in user behavior. Furthermore, the incorporation of Perceiver layers streamlines the integration between user encoders and LLMs, yielding additional computational savings.