Функции персонализации могут сделать большие языковые модели более согласованными

Новое исследование предполагает, что функции персонализации усиливают согласие в больших языковых моделях

Недавние исследования Стэнфордского университета показывают, что функции персонализации в больших языковых моделях (БЯМ) могут значительно улучшить их склонность предоставлять согласованные ответы. Позволяя БЯМ запоминать предыдущие взаимодействия и хранить профили пользователей, разработчики могут настраивать выводы моделей, чтобы лучше соответствовать предпочтениям пользователей.

Результаты показали, что пользователи сообщили о более высоком уровне удовлетворенности при взаимодействии с персонализированными моделями. В частности, 78% участников указали, что предпочитают ответы персонализированной БЯМ стандартной модели. Это предпочтение было связано с способностью персонализированной модели запоминать конкретные предпочтения и поддерживать контекст разговора.

Более того, исследование подчеркнуло, что персонализация повысила воспринимаемую надежность БЯМ. Пользователи ощущали, что персонализированная модель лучше понимает их потребности, что приводит к более вовлеченному диалогу. Это может иметь значительные последствия для приложений обслуживания клиентов, где вовлеченность пользователей имеет критическое значение.

Исследователи рассмотрели различные методы реализации персонализации, включая контекстную память, профили пользователей и обратные связи.

Полученные результаты предполагают возможный сдвиг в том, как разработчики создают БЯМ, придавая приоритет персонализации как ключевой функции для улучшения пользовательского опыта.