MIRROR 自蒸馏框架：让 LLM 个性化从模仿走向偏好内化
原文标题：MIRROR: From Imitation to Internalization in LLM Personalization
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arXiv 论文提出 MIRROR 自蒸馏框架，将 LLM 个性化从参考文本模仿转向用户偏好内化：用参考条件自蒸馏对齐模型自身生成轨迹的下一 token 分布，并引入 MIRROR-F 插件对信息量高的参考 token 做选择性监督。在三个个性化生成基准、两种模型规模上取得领先的个性化与文本质量表现，且比 SFT 基线更少灾难性遗忘。
- 问题
- 现有微调范式让 LLM 个性化停留在模仿参考文本，而非内化用户偏好。
- 方法
- 用参考条件自蒸馏对齐模型自身生成轨迹的下一 token 分布，MIRROR-F 对高信息量参考 token 做选择性监督。
- 结果
- 在三个个性化生成基准、两种模型规模上取得领先，且比 SFT 基线更少灾难性遗忘
- 影响
- 个性化微调可从抄风格转向学偏好，同时缓解灾难性遗忘，适合产品级定制模型。
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