Текст как ключ к индивидуальности: новый подход к персонализации

Автор: Денис Аветисян

Исследователи предлагают использовать текстовое представление предпочтений пользователя для создания универсальных и эффективных систем персонализации.

Вместо традиционных, жёстко привязанных к модели и задаче векторных представлений пользователей, предлагается принципиально новый подход, основанный на формировании универсального текстового резюме предпочтений, способного служить единым интерфейсом для адаптации к различным моделям и задачам.

В статье представлен метод переноса пользовательских предпочтений между различными задачами и приложениями с использованием больших языковых моделей и обучения с подкреплением.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Несмотря на успехи больших языковых моделей, представление пользовательских предпочтений остаётся сложной задачей, часто приводящей к непрозрачным и непереносимым профилям. В работе «Текст как универсальный интерфейс для переносимой персонализации» предложен подход, использующий естественный язык для кодирования предпочтений, обеспечивая их интерпретируемость и возможность применения в различных моделях и задачах. Разработанный фреймворк позволяет создавать текстовые описания предпочтений и достигать передовых результатов, превосходя более крупные открытые модели и демонстрируя высокую переносимость. Способны ли текстовые представления предпочтений стать стандартом для персонализации в мире больших языковых моделей и открыть новые возможности для непрерывного обучения и адаптации?

Уловки Вкуса: Как Сжать Бесконечное Желание

Традиционные системы рекомендаций часто сталкиваются с трудностями при сжатии сложного и постоянно меняющегося вкуса пользователя в лаконичный и применимый профиль. Вместо того чтобы учитывать динамику предпочтений и тонкие нюансы, многие алгоритмы опираются на ограниченный набор данных, таких как явные оценки или история просмотров. Это приводит к упрощенным представлениям о потребностях пользователя, которые не всегда соответствуют его текущим желаниям и могут генерировать нерелевантные рекомендации. Проблема усугубляется тем, что вкусы формируются под влиянием множества факторов, включая контекст, настроение и социальные взаимодействия, что делает задачу точного моделирования особенно сложной. Таким образом, создание эффективной системы, способной достоверно отражать и адаптироваться к эволюции пользовательских предпочтений, остается актуальной научной проблемой.

Создание надежного резюме предпочтений пользователя требует не просто фиксации явных оценок, таких как звездные рейтинги или отметки «нравится/не нравится». Более глубокое понимание вкусов предполагает выявление скрытых закономерностей в поведении, например, анализ времени, потраченного на просмотр определенного контента, последовательности взаимодействий, или даже косвенных сигналов, таких как прокрутка страницы или использование фильтров. Эти нюансы позволяют построить более точный профиль, отражающий не только то, что пользователю понравилось, но и то, что его действительно заинтересовало или увлекло, что, в свою очередь, значительно повышает релевантность рекомендаций и способствует более персонализированному опыту взаимодействия.

Эффективное представление предпочтений пользователя требует не только фиксации явных оценок, но и способности адаптироваться к новым задачам и способам взаимодействия. Именно поэтому ключевым свойством современной системы рекомендаций является переносимость — возможность использовать сформированный профиль вкусов в различных контекстах, будь то поиск музыки, выбор фильмов или подбор новостей. Исследования показывают, что системы, способные экстраполировать знания о предпочтениях пользователя на новые типы контента или форматы представления информации, демонстрируют значительно более высокую точность и удовлетворенность пользователей. Создание универсальных, адаптивных профилей вкусов позволяет избежать переобучения системы под каждую конкретную задачу, существенно повышая ее эффективность и долгосрочную полезность.

Наша обучающая схема состоит из двух этапов: сначала создается высококачественный набор данных с использованием конвейера «сгенерировать-проверить-объединить», обеспечивающего точное предсказание многошаговых взаимодействий, а затем применяется стратегия отбора сложных примеров и кумулятивная функция вознаграждения для оптимизации итоговых результатов в потоковых сценариях.

AlignXplore+: Двухэтапный танец с предпочтениями

AlignXplore+ использует двухэтапный процесс обучения, начиная с контролируемой тонкой настройки (Supervised Fine-Tuning, SFT). Этот начальный этап предполагает обучение модели на размеченном наборе данных, предназначенном для формирования базового понимания предпочтений пользователей. В ходе SFT модель адаптируется к шаблонам и взаимосвязям, содержащимся в данных, что позволяет ей прогнозировать желаемые результаты и генерировать соответствующие ответы. Использование контролируемого обучения на данном этапе обеспечивает стабильность и предсказуемость, создавая прочную основу для последующей оптимизации посредством обучения с подкреплением.

Генерация данных для обучения с учителем (SFT) представляет собой многоэтапный процесс, направленный на создание высококачественного обучающего набора данных. Этот процесс включает в себя разработку разнообразных запросов, генерацию соответствующих ответов с использованием базовой модели, а также ручную проверку и корректировку этих ответов экспертами. Ключевым аспектом является акцент на качество, а не на количество данных, поскольку тщательно отобранные и отредактированные примеры значительно повышают эффективность обучения модели. Для обеспечения репрезентативности данных используются различные стратегии формирования запросов, включая моделирование реальных сценариев использования и учет потенциальных краевых случаев. Важным этапом является фильтрация нежелательного контента и обеспечение соответствия данных заданным критериям безопасности и этики.

После этапа контролируемого обучения, обучение с подкреплением (Reinforcement Learning) используется для оптимизации модели AlignXplore+ с целью повышения ее адаптивности и долгосрочной производительности. Этот процесс включает в себя обучение модели на основе системы вознаграждений, формируемой на основе предпочтений пользователя, что позволяет ей динамически корректировать свою стратегию генерации ответов. Использование обучения с подкреплением позволяет модели не только следовать усвоенным правилам, но и адаптироваться к меняющимся потребностям пользователя и улучшать свои результаты со временем, что особенно важно для задач, требующих высокой степени персонализации и контекстуализации.

По мере увеличения доли взаимодействий из дополнительной области в историю пользователя наблюдается снижение производительности моделей AlignX и HiCUPID, что демонстрирует ограниченную переносимость между различными интересами.

Уточнение обучения: Отбор задач и кумулятивное вознаграждение

В процессе обучения с подкреплением, метод “Curriculum Pruning” (отбор учебных примеров) направлен на концентрацию обучения на задачах, требующих логических рассуждений. Этот подход заключается в последовательном исключении из обучающей выборки примеров, которые не требуют сложного анализа, и акцентировании внимания на примерах, где для выработки корректного ответа необходим процесс рассуждения. Это позволяет модели более эффективно выявлять и усваивать тонкие предпочтения пользователя, поскольку обучение происходит на данных, которые требуют не просто сопоставления шаблонов, а глубокого понимания взаимосвязей и контекста.

Функция кумулятивной награды (Cumulative Reward) в процессе обучения направлена на стимулирование генерации не только точных, но и адаптируемых сводок. Это достигается путем оценки не только непосредственной релевантности и фактической корректности сгенерированного текста, но и его способности к последующей модификации и обновлению на основе новых взаимодействий с пользователем. По сути, система поощряется за создание сводок, которые легко корректируются и улучшаются по мере поступления дополнительной информации, что позволяет поддерживать актуальность и соответствие предпочтениям пользователя в динамически меняющейся среде. Такой подход способствует созданию более гибких и долговечных моделей обобщения.

Комбинация стратегий отбора задач и кумулятивной функции вознаграждения позволяет сформировать политику, демонстрирующую высокую эффективность в переносе усвоенных предпочтений в различных контекстах. Использование кумулятивного вознаграждения стимулирует генерацию обобщенных и адаптивных сводок, способных к дальнейшему уточнению на основе новых взаимодействий. Это, в сочетании с фокусировкой обучения на задачах, требующих рассуждений, приводит к политике, способной эффективно применять полученные знания к новым, ранее не встречавшимся ситуациям, обеспечивая стабильную производительность в широком диапазоне условий.

Обучение с подкреплением демонстрирует улучшение вознаграждения и длины отклика при использовании обновленной функции суммирования предпочтений по сравнению с исходной.

Проверка переносимости: Эффективность на разнообразных наборах данных

Система AlignXplore+ продемонстрировала высокую эффективность на разнообразных наборах данных, включая ‘Amazon-Book’, ‘MIND’ и ‘AlignX’, что свидетельствует о её способности к обобщению и адаптации в различных сценариях рекомендаций. Этот результат указывает на то, что разработанный подход не ограничивается спецификой отдельных баз данных, а способен эффективно обрабатывать и анализировать предпочтения пользователей в широком спектре контекстов. Способность к обобщению особенно важна для практического применения, поскольку позволяет использовать модель в новых, ранее не встречавшихся ситуациях, без необходимости дорогостоящей перенастройки или обучения. Достигнутая универсальность AlignXplore+ делает её перспективным инструментом для создания более точных и персонализированных систем рекомендаций.

В основе разработанной системы лежит использование больших языковых моделей (LLM), в частности, Qwen3-8B, для формирования и оценки обобщенных представлений о предпочтениях пользователей. Qwen3-8B выступает ключевым компонентом, позволяющим преобразовывать историю взаимодействий пользователя в компактное и информативное описание его вкусов. Благодаря этому, система способна эффективно анализировать и прогнозировать интересы, даже при ограниченном объеме данных. Использование Qwen3-8B обеспечивает высокую точность и гибкость при адаптации к различным рекомендательным сценариям, что позволяет создавать персонализированные предложения, максимально соответствующие ожиданиям пользователя.

В ходе сравнительного анализа, фреймворк AlignXplore+ продемонстрировал средний балл в 75.10% по девяти различным бенчмаркам, что свидетельствует о его высокой эффективности в задачах рекомендаций. Данный результат представляет собой абсолютное улучшение в 4.2% по сравнению с моделью GPT-OSS-20B. Такой значительный прирост производительности подтверждает потенциал AlignXplore+ для создания более точных и релевантных рекомендательных систем, способных превосходить существующие аналоги в различных сценариях использования. Полученные данные указывают на возможность существенного улучшения качества рекомендаций при внедрении данного фреймворка.

Исследования показали значительное повышение способности модели AlignXplore+ к переносу знаний между различными задачами и моделями. В ходе экспериментов зафиксировано улучшение производительности до 14.00% при решении разнообразных задач, что свидетельствует о высокой степени обобщения полученных знаний. Кроме того, при передаче накопленного опыта различным моделям-потомкам, удалось достичь прироста эффективности в диапазоне от 0.76% до 8.70%. Данные результаты демонстрируют, что AlignXplore+ не только эффективно решает текущие задачи, но и способен адаптироваться к новым сценариям и эффективно делиться знаниями с другими моделями, что открывает широкие возможности для создания более универсальных и эффективных систем рекомендаций.

Исследования показали, что даже при использовании реальных пользовательских историй, содержащих исключительно положительные взаимодействия, фреймворк AlignXplore+ демонстрирует улучшение производительности на 2.36%. Это особенно важно, поскольку многие реальные наборы данных рекомендаций отражают ситуацию, когда пользователи явно выражают только свои предпочтения, игнорируя негативные отзывы. Способность AlignXplore+ эффективно обрабатывать такие неполные данные свидетельствует о его надежности и адаптивности в практических сценариях, позволяя создавать более точные и релевантные рекомендации даже при ограниченной информации о предпочтениях пользователя.

Система AlignXplore+ обладает уникальной способностью к “потоковой” обработке данных, что позволяет ей непрерывно обновлять профили предпочтений пользователей на основе новых взаимодействий. В отличие от традиционных систем, требующих периодической переподготовки, AlignXplore+ адаптируется в режиме реального времени, моментально учитывая последние действия пользователя. Такая динамическая адаптация не только повышает релевантность рекомендаций, но и существенно улучшает пользовательский опыт, предоставляя более точные и персонализированные результаты. Постоянное обновление профилей предпочтений позволяет системе оставаться актуальной, даже при изменении вкусов и потребностей пользователя, что особенно важно в быстро меняющейся среде онлайн-взаимодействий.

В представленной работе исследуется возможность создания универсального интерфейса для персонализации, основанного на текстовом представлении предпочтений пользователя. Подход, предложенный авторами, позволяет переносить эти предпочтения между различными задачами и приложениями, что особенно важно в контексте развития больших языковых моделей. Кен Томпсон однажды заметил: «Всё, что построено, когда-нибудь начнёт само себя чинить». Эта фраза находит отклик в идее самообучающихся систем, где модель, опираясь на текстовое описание пользователя, способна адаптироваться и оптимизировать свою работу, исправляя ошибки и улучшая качество персонализации с течением времени. Таким образом, предложенный метод, используя текст как основу для представления предпочтений, создает условия для формирования устойчивой и саморегулирующейся системы персонализации.

Куда Ведет Текст?

Представление предпочтений пользователя в виде текста — это не столько решение, сколько перенос проблемы в другую плоскость. Кажется, будто создана универсальная модель, способная адаптироваться к различным задачам. Однако, следует помнить: любая попытка свести сложность человеческих желаний к последовательности символов — это неизбежное упрощение, а значит, и источник будущих сбоев. Долгосрочная стабильность такой системы — лишь иллюзия, маскирующая скрытую хрупкость.

Следующим шагом видится не столько улучшение алгоритмов обучения, сколько признание принципиальной неполноты любого представления о пользователе. Вместо стремления к идеальной модели, необходимо строить системы, способные к самовосстановлению и адаптации к непредсказуемым изменениям вкусов. Ведь предпочтения — это не статичные данные, а постоянно эволюционирующие паттерны, и попытка их зафиксировать — это все равно, что пытаться удержать воду в решете.

Будущее за системами, которые не стремятся понимать пользователя, а лишь наблюдают за его поведением, учась на ошибках и предсказывая его желания с минимальными предположениями. И тогда, возможно, удастся избежать катастрофы, когда система, уверенная в своем знании, столкнется с реальностью, которая ей неведома.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.04963.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-09 21:25