arXiv cs.CL· Yinuo Xu, Jadie Adams, Brian Hu, Shivani Kumar, David Jurgens, Arslan Basharat·· 11 小时前AI 评分34
VISTA：从少量问卷答案推断潜在用户价值观来引导 LLM
VISTA: Steering LLMs with Latent User Values Inferred from a Few Survey Answers
AI 导读
VISTA 通过用户（完整或部分）问卷答案推断潜在价值观画像，再经超网络映射为对冻结 LLM 的用户专属引导干预，用于选择答案选项或生成自由文本回复。
正文 · AI 翻译
摘要：个性化语言模型需要了解一个人的价值观，而价值观在各项任务中基本保持一致。然而，大多数方法要么学习特定任务的偏好，要么将用户画像放入提示词中，而模型难以据此行动。我们提出 VISTA（Value-Informed Steering and Targeted Acquisition，价值引导的定向获取），它从用户（完整或部分）的问卷回答中推断潜在画像，并通过超网络将该画像映射为对冻结 LLM 的用户特定引导干预，以选择答案选项或生成自由文本回复。在相同证据下，VISTA 在合成偏好（Food2D）、世界价值观调查（WVS）和 PrimeX 上达到或超过上下文画像的效果，且不增加提示词 token。为减轻完成完整问卷的认知负担，VISTA 还会选择询问哪些问题以及何时停止：在 WVS 上，它在问卷完成 6% 后停止，同时保留完整历史增益的 94%，而标准自适应测试最多保留 42%。主导引导方向是一个可解释的价值轴，VISTA 能准确地将未见用户置于其上。我们的结果指向一种以可部署成本适应个体的多元对齐。
| 评论： | 8 页，4 幅图 |
| 主题： | 计算与语言（cs.CL） |
| 引用为： | arXiv:2610.23702 [cs.CL] |
| （或 arXiv:2610.23702v1 [cs.CL] 为此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.23702 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI（待注册） |
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来自：Yinuo Xu [查看邮箱]
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2026 年 10 月 16 日星期五 16:28:57 UTC（451 KB）
来源：arXiv cs.CL · arxiv.org