タスク指示プロンプトによる大規模言語モデル内部のユーザー表現変化と汎用性の分析

ユーザー情報を埋め込み表現に変換するユーザー埋め込み手法の多くは特定の下流タスクに最適化され，他タスクへの転用が難しい．本研究では，同一のユーザー行動履歴に対してタスク指示プロンプトを変更することで，LLMの内部表現からタスク指示特化のユーザー埋め込みを動的に得られるかを検証する．複数の下流タスクにおける評価結果から，本提案手法が追加学習を伴わず軽量かつ高い汎用性を有することを確認した．