带参数化内存注入的个性化 LLM 响应生成

本文介绍了个性化对于自然语言理解和生成的重要性，并引入了LaMP基准测试，用于训练和评估生成个性化输出的语言模型。LaMP包含多样化语言任务和每个用户配置文件的多个条目，提供全面评估框架。还提出了检索增强方法，从用户配置文件中检索个性化项，构造大型语言模型的个性化提示。基线和微调模型结果表明，利用配置文件增强的LM优于不考虑配置文件信息的同类模型。