Optimization Methods for Personalizing Large Language Models through Retrieval Augmentation

📄 arXiv: 2404.05970v1 📥 PDF

作者: Alireza Salemi, Surya Kallumadi, Hamed Zamani

分类: cs.CL, cs.IR

发布日期: 2024-04-09

💡 一句话要点

提出检索增强方法以个性化大型语言模型

🎯 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: 个性化生成 检索增强 强化学习 知识蒸馏 大型语言模型 文本生成 用户偏好

📋 核心要点

  1. 现有的个性化大型语言模型方法在检索效率和生成质量上存在不足，难以满足用户的个性化需求。
  2. 论文提出通过优化检索模型，结合强化学习和知识蒸馏的方法，以提升个性化生成的效果。
  3. 实验结果表明，在七个数据集中的六个上，提出的方法显著提高了个性化生成的性能，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文研究了通过检索增强方法个性化大型语言模型（LLMs）的技术，可能对多个应用领域产生重大影响。我们首次尝试优化检索模型，以向大型语言模型提供有限数量的个人文档，从而实现个性化生成。我们开发了两种优化算法，分别基于强化学习和知识蒸馏，利用下游个性化生成任务的反馈进行检索优化。此外，本文还引入了生成前后检索器选择模型，以决定针对每个LLM输入选择哪个检索器。针对语言模型个性化基准的广泛实验显示，在七个数据集中有六个表现出统计显著的改进。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有个性化大型语言模型在检索效率和生成质量上的不足，尤其是在如何有效利用个人文档进行个性化生成方面存在挑战。

核心思路：论文的核心思路是通过优化检索模型，利用下游生成任务的反馈来提升个性化生成的效果，采用强化学习和知识蒸馏两种方法进行优化。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：检索模型和生成模型。检索模型负责从个人文档中选择相关信息，而生成模型则基于这些信息进行个性化文本生成。此外，论文还引入了生成前后检索器选择模型，以优化输入的检索器选择。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了基于强化学习的检索优化算法和知识蒸馏方法，这与传统的静态检索方法形成了鲜明对比，能够动态调整检索策略以适应个性化需求。

关键设计：在设计中，强化学习的奖励函数可以根据任意个性化生成的指标进行定义，而知识蒸馏则通过将下游LLM的知识转移到检索模型中来提升其性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，提出的方法在六个数据集上实现了统计显著的性能提升，尤其是在个性化生成任务中，相较于基线方法，性能提升幅度达到XX%（具体数据未知），验证了检索增强策略的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用场景包括个性化聊天机器人、推荐系统和智能助手等领域，能够根据用户的历史数据和偏好提供更为精准的内容生成。未来，这种个性化生成技术有望在教育、医疗和客户服务等多个行业中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

This paper studies retrieval-augmented approaches for personalizing large language models (LLMs), which potentially have a substantial impact on various applications and domains. We propose the first attempt to optimize the retrieval models that deliver a limited number of personal documents to large language models for the purpose of personalized generation. We develop two optimization algorithms that solicit feedback from the downstream personalized generation tasks for retrieval optimization -- one based on reinforcement learning whose reward function is defined using any arbitrary metric for personalized generation and another based on knowledge distillation from the downstream LLM to the retrieval model. This paper also introduces a pre- and post-generation retriever selection model that decides what retriever to choose for each LLM input. Extensive experiments on diverse tasks from the language model personalization (LaMP) benchmark reveal statistically significant improvements in six out of seven datasets.