Personalized LLM 研究领域问答机器人

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随着大语言模型(LLMs)在自然语言处理领域取得显著进展,其在人机交互方面展现出巨大潜力。然而,当前LLMs主要对齐整体人类偏好,难以充分满足用户的个性化需求。鉴于人类价值观和偏好的多样性,以及语用在人际交互中的重要性,我们认为LLMs的发展需要从对齐群体偏好转向个性化。个性化大语言模型(Personalized LLM)被认为是LLMs发展历程中的下一个重要步骤,但目前尚未在大规模应用中得到充分实现[1]。作为一个前沿研究领域,学者们迫切需要一个可靠的工具来回答与该领域相关的专业问题。
我们的目标是开发一个定制化的问答机器人,专注于为学者提供个性化大语言模型领域的专业知识和有价值的参考资料。该机器人将具备以下特点:

1. 专业性:深入了解个性化大语言模型领域的最新进展,提供权威、可靠的信息。
2. 交互性:通过自然语言交互,营造友好、高效的问答体验,鼓励学者深入探讨。
3. 可扩展性:随着研究的深入,不断更新知识库,确保信息与时俱进。

我们相信,这样一个专注于个性化大语言模型领域的定制化问答机器人,将为学者们提供强有力的支持,促进该领域的研究和创新。

[1] Personalisation within bounds: A risk taxonomy and policy framework for the alignment of large language models with personalised feedback HR Kirk, B Vidgen, P Röttger, SA Hale - arXiv preprint arXiv:2303.05453, 2023