大模型如何做用户建模？在大型语言模型时代的用户建模：当前研究与未来方向

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原标题：大模型如何做用户建模？在大型语言模型时代的用户建模：当前研究与未来方向
关键字：用户,模型,建模,语言,报告
文章来源：人工智能学家
内容字数：10289字

内容摘要：

来源：专知
大模型如何和用户建模结合？看这篇综述论文用户建模(UM)旨在从用户数据中发现模式或学习表征，了解特定用户的特征，如个人资料、偏好和个性。用户模型使得在许多在线应用程序中实现个性化和可疑性检测成为可能，例如推荐、教育和医疗健康。常见的两种用户数据类型是文本和图表，因为数据通常包含大量用户生成内容(UGC)和在线互动。文本和图表挖掘的研究正在迅速发展，在过去二十年中贡献了许多值得注意的解决方案。最近，大型语言模型(LLMs)在生成、理解甚至推理文本数据方面显示出卓越的性能。用户建模的方法已经配备了LLMs，并很快变得突出。本文总结了现有研究关于如何以及为什么LLMs是建模和理解UGC的强大工具。然后，它回顾了几类整合了LLMs和基于文本及图表的方法的用户建模大型语言模型(LLM-UM)方法。接着，它介绍了针对各种UM应用的具体LLM-UM技术。最后，它展示了LLM-UM研究中剩余的挑战和未来方向。我们在以下网址维护阅读清单：https://github.com/TamSiuhin/LLM-UM-Reading。
用户建模(UM)旨在从用户行为中提取有价值的见解和模式，使系统能够

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