广州网站设计推荐刻,网站建设与电子商务的教案,相亲网站上做投资的女生,怎么做电商网站大型语言模型个性化助手实现 目录 大型语言模型个性化助手实现PERSONAMEM，以及用户资料和对话模拟管道7种原位用户查询类型关于大语言模型个性化能力评估的研究大型语言模型（LLMs）已经成为用户在各种任务中的个性化助手，从提供写作支持到提供量身定制的建议或咨询。随着时间…大型语言模型个性化助手实现 目录 大型语言模型个性化助手实现PERSONAMEM，以及用户资料和对话模拟管道7种原位用户查询类型关于大语言模型个性化能力评估的研究 大型语言模型（LLMs）已经成为用户在各种任务中的个性化助手，从提供写作支持到提供量身定制的建议或咨询。随着时间的推移，用户和LLM之间的交互历史可以提供有关个人特征和偏好的广泛信息。
然而，关于当今LLM如何有效地利用这些历史来（1）内化用户的固有特征和偏好，（2）跟踪用户分析和偏好如何随时间演变，以及（3）在新场景中相应地生成个性化响应，仍然存在悬而未决的问题。
在这项工作中，我们介绍了PERSONMEM基准。PERSONMEM具有精心策划的用户配置文件，其中包含180多个模拟用户LLM交互历史，每个历史包含多达60个会话，涉及15个需要个性化的现实世界任务。
给定一个现场用户查询，即用户从第一人称角度发出的查询，我们评估LLM聊天机器人根据用户个人资料的当前状态识别最合适响应的能力。
我们观察到，当前的LLM仍然难以通过直接提示方法识别用户资料随时间的动态演变。因此，LLM通常无法提供与用户当前情况和偏好相一致的响应，GPT-4.1、o4-mini、GPT-4.5、o1或Gemini-2.0等前沿模型的总体准确率仅为50%左右，这表明还有改进的空间。我们希望PERSONAMEM，以及用户资料和对话模拟管道
