Improving the Performance-Compatibility Tradeoff with Personalized Objective Functions
Notice bibliographique
Résumé
AI-systems that model and interact with their users can up-date their models over time to reflect new information and changes in the environment. Although these updates may improve the overall performance of the AI-system, they may actually hurt the performance with respect to individual users. Prior work has studied the tradeoff between improving the system’s performance following an update and the compatibility of the updated system with prior user experience. The more the model is forced to be compatible with a prior version, the higher loss in performance it will incur. This paper challenges this assumption by showing that by personalizing the loss function to specific users, it is possible to increase the prediction performance of the AI-system while sacrificing less compatibility for these users. Our approach updates the sample weights to reflect their contribution to the compatibility of the model for a particular user following the update. We construct a portfolio of different models that vary in how they personalize the loss function for a user. We select the best model to use for a target user based on a validation set. We apply this approach to three supervised learning tasks commonly used in the human-computer decision-making literature. We show that using our approach leads to significant improvements in the performance-compatibility tradeoff over the non-personalized approach of Bansal et al., achieving up to 300% improvement for certain users. We present several use cases that illustrate the difference between the personalized and non-personalized approach for two of our domains.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».