Персонализация в задачах языка
Персонализация играет ключевую роль в задачах языка, поскольку пользователи с похожими потребностями могут предпочитать разные результаты в зависимости от личных предпочтений. Традиционные методы включают настройку языковых моделей для каждого пользователя, что требует много ресурсов. Более практичный подход использует системы на основе извлечения для настройки результатов, опираясь на предыдущие тексты пользователя. Однако этот метод может не уловить общий стиль пользователя и нарушить непрерывность в персонализированных результатах. Лучшее решение интегрирует общий стиль пользователя в языковые модели без изменения их структуры, обеспечивая персонализированные результаты без обширной переобучения или вычислительных ресурсов.
Решение PPlug
Исследователи из Университета Рэньмин и Baidu Inc. представили новую персонализированную языковую модель, PPlug. Она улучшает персонализацию с помощью модуля встраивания пользовательского плагина, который создает уникальное встраивание пользователя на основе всех его предыдущих взаимодействий. Это встраивание прикрепляется к входу языковой модели для ссылки, позволяя ей генерировать персонализированные результаты без изменения ее параметров. Обширные тесты на тестовом стенде LaMP показывают, что PPlug значительно превосходит существующие подходы, достигая улучшений от 1,4% до 35,8%. Модель эффективно улавливает общие поведенческие шаблоны пользователей для улучшенной генерации персонализированного языка.
Практические применения
Недавние достижения в области LLM привели к персонализированным подходам для удовлетворения индивидуальных предпочтений пользователей. Эти методы в основном делятся на две категории: настроенные и основанные на извлечении персонализированные LLM. Настроенные модели, такие как OPPU, настраивают параметры для каждого пользователя, но требуют больших вычислительных затрат. Для решения этой проблемы используются методы эффективной настройки параметров, такие как LoRA, для оптимизации эффективности. В отличие от этого, методы на основе извлечения используют историю пользователя для направления результатов LLM без изменения модели. Однако эти модели сталкиваются с ограничениями в случае длинной истории пользователя из-за ограничений на длину ввода.
Преимущества PPlug
Модель PPlug персонализирует LLM, интегрируя уникальные встраивания, происходящие из исторических поведенческих данных пользователей, направляя фиксированные LLM в создании настроенных результатов. Модель использует кодировщик поведения пользователя для преобразования каждого взаимодействия пользователя в векторы, которые затем агрегируются на основе релевантности к текущим входам с помощью механизма внимания. В отличие от настроенных моделей, PPlug работает как система подключения и воспроизведения, снижая вычислительные затраты и избегая настройки параметров для каждого пользователя. PPlug оценивает все поведенческие данные пользователя по сравнению с моделями на основе извлечения, предоставляя всестороннее представление предпочтений пользователя для более точной персонализации.
Эксперименты и результаты
Исследователи оценили модель PPlug с использованием общественного тестового стенда LaMP, включая шесть задач персонализации: идентификация цитат, тегирование фильмов, оценка продуктов, создание заголовков новостей, создание научных заголовков и перефразирование твитов. Они измерили производительность с помощью метрик, таких как точность, F1-мера, MAE, RMSE и оценки ROUGE. Используя кодировщики FlanT5-XXL и BGE-base, PPlug последовательно превосходил базовые методы, включая неперсонализированные и основанные на извлечении модели, достигая улучшений от 1,4% до 35,8%. Исследования абляции показали, что включение всех историй пользователей и встраивания инструкций повышает производительность. Кроме того, комбинирование PPlug с стратегиями извлечения дополнительно улучшило результаты, демонстрируя его эффективность в улавливании всесторонних предпочтений пользователей.
Заключение
PPlug использует легкий и простой в использовании модуль встраивания пользователя для кодирования и агрегации исторических действий пользователя в уникальное персональное встраивание, которое направляет LLM на создание настроенных результатов. В отличие от существующих методов на основе извлечения, которые могут не уловить общие лингвистические шаблоны пользователя, PPlug создает единое встраивание, осведомленное о вводе, для представления общего стиля пользователя. Эксперименты на тестовом стенде LaMP показывают, что PPlug значительно превосходит текущие методы персонализации, достигая более индивидуализированных результатов без необходимости обширной настройки модели.
Применение ИИ в вашем бизнесе
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте Persona-Plug (PPlug): A Lightweight Plug-and-Play Model for Personalized Language Generation.
Как реализовать ИИ в бизнесе:
1. Анализ: Определите, где можно применить автоматизацию и какие моменты вашей работы могут быть улучшены с помощью ИИ.
2. Выбор KPI: Определите ключевые показатели эффективности, которые вы хотите улучшить с помощью ИИ.
3. Подбор решения: Имейте в виду разнообразие ИИ-решений и выберите наиболее подходящее для вашего бизнеса.
4. Внедрение поэтапно: Начните с небольшого проекта, анализируйте результаты и постепенно расширяйте автоматизацию на основе полученного опыта.
Если вам нужна помощь во внедрении ИИ в ваш бизнес, обращайтесь к нам на https://t.me/itinai.
Следите за новостями об ИИ в нашем Телеграм-канале t.me/itinainews и в Twitter @itinairu45358.
Попробуйте AI Sales Bot https://itinai.ru/aisales. Этот ИИ-ассистент в продажах поможет вам в общении с клиентами, генерации контента и снижении нагрузки на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru. Будущее уже здесь!