通过迭代细化从隐式交互流中学习动态用户角色

对个人用户进行个性化 大语言模型 (LLM) 对于改善用户体验至关重要，但现有方法通常依赖于显式偏好监督，例如成对比较或人口统计属性，限制了它们在自然交互设置中的适用性。我们提出了 IRIS，这是一个框架，通过从日常对话中提取行为信号，直接从隐式交互流中学习动态用户角色，并通过预测驱动的闭环迭代地完善角色表示，而不需要显式反馈。我们引入了一种基于行为预测、角色稳定性和决策预测的评估协议。对源自公共领域自传文本的合成交互流进行的概念验证研究表明，IRIS 可以生成稳定的角色并区分个人用户，同时揭示仅记忆方法在面向回忆的指标上的局限性。然后，我们在匿名的现实世界 Reddit r/AmItheAsshole (AITA) 数据上验证 IRIS，其中的角色仅根据每个作者的历史互动构建。在 100 名作者中，IRIS 在所有评估方法中实现了最高的决策预测准确性 (61.0%)，优于静态角色、仅记忆检索和非个性化基线。这些结果表明，隐式行为建模为个性化 LLM 的显式偏好学习提供了一种可扩展的替代方案，并为需要不断发展的用户模型的自适应会话系统和实体代理提供了实用基础。