[论文解读] Teach LLMs to Personalize -- An Approach inspired by Writing Education

Cheng Li, Mingyang Zhang+5 more|arXiv (Cornell University)|Aug 15, 2023

Topic Modeling被引用 7

一句话总结

本文提出了一种受写作教育启发的多阶段、多任务框架，用于教导大型语言模型（LLMs）进行个性化文本生成。通过将过程分解为检索、排序、摘要、综合与生成五个阶段，并引入多任务目标以通过作者身份识别提升阅读能力，该方法在三个不同数据集上实现了显著的性能提升，个性化质量优于多个强基线模型。

ABSTRACT

Personalized text generation is an emerging research area that has attracted much attention in recent years. Most studies in this direction focus on a particular domain by designing bespoke features or models. In this work, we propose a general approach for personalized text generation using large language models (LLMs). Inspired by the practice of writing education, we develop a multistage and multitask framework to teach LLMs for personalized generation. In writing instruction, the task of writing from sources is often decomposed into multiple steps that involve finding, evaluating, summarizing, synthesizing, and integrating information. Analogously, our approach to personalized text generation consists of multiple stages: retrieval, ranking, summarization, synthesis, and generation. In addition, we introduce a multitask setting that helps the model improve its generation ability further, which is inspired by the observation in education that a student's reading proficiency and writing ability are often correlated. We evaluate our approach on three public datasets, each of which covers a different and representative domain. Our results show significant improvements over a variety of baselines.

研究动机与目标

• 开发一种通用的个性化文本生成方法，超越领域特定模型的限制。
• 填补在辅助个人背景信息（如用户过往写作）的指导下，教导LLMs实现内容个性化的空白。
• 通过模拟写作教学的教育流程（寻找、评估、摘要、综合与写作），提升LLMs的生成能力。
• 通过引入辅助的作者身份识别任务，探索LLMs中阅读与写作能力之间的相关性。
• 在包括电子邮件、社交媒体和产品评论在内的多样化领域中，实证验证该框架的有效性。

提出的方法

• 该框架将个性化生成分解为五个阶段：检索相关个人背景信息、按相关性排序、对最佳结果进行摘要、综合关键要素，以及最终生成。
• 引入多任务学习设置，使模型在文档对上联合执行文本生成与作者身份识别，以增强其阅读（理解）能力。
• 模型利用检索、排序、摘要与综合后的信息作为上下文，生成个性化文本，且生成阶段依赖于所有前期阶段的结果。
• 作者身份预测任务旨在提升模型对个人文档中风格与内容模式的解读与内化能力。
• 该方法在涵盖电子邮件、社交媒体与产品评论的三个公开数据集上进行端到端训练，并通过消融实验隔离各组件的贡献。
• 该框架利用LLMs的 few-shot 与 few-shot 微调能力，以最小化的任务特定工程适应新的个性化任务。

实验结果

研究问题

• RQ1 受写作教育启发的多阶段框架是否能提升LLMs的个性化文本生成性能？
• RQ2 通过作者身份识别提升模型阅读能力，是否能改善其写作（生成）性能？
• RQ3 在多样化领域中，该多阶段流水线与端到端基线相比，个性化质量如何？
• RQ4 在输入中包含文档初始上下文对生成性能有何影响？
• RQ5 重新排序或移除源信息是否会导致性能下降？如果是，原因是什么？

主要发现

• 所提出的多阶段、多任务框架在涵盖电子邮件、社交媒体与产品评论的三个公开数据集上，显著优于多个强基线模型。
• 包含作者身份识别的多任务设置持续提升了生成质量，证明了LLMs中阅读与写作能力之间的正相关性。
• 消融实验表明，若移除文档起始部分（初始上下文），性能会下降，表明其在任务理解与更快收敛中的重要作用。
• 当所有阶段（检索、排序、摘要、综合与生成）均处于激活状态时，模型表现最佳，而 NoRankedEntries 的性能出现大幅下降，表明其对结构化上下文的依赖。
• 综合组件通过聚焦关键主题（如“开发者”与“客户”），提升了生成内容的相关性与个性化程度。
• 作者身份预测任务帮助模型更好地理解用户写作风格，从而生成更准确、更个性化的文本内容，案例研究显示其能更准确捕捉高层次的评论模式。