論文の概要: Large Language Models are Zero-Shot Rankers for Recommender Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.08845v2
• Date: Wed, 24 Jan 2024 04:41:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-25 17:52:50.417773
• Title: Large Language Models are Zero-Shot Rankers for Recommender Systems
• Title（参考訳）: 大型言語モデルはレコメンダシステムのためのゼロショットランカである
• Authors: Yupeng Hou, Junjie Zhang, Zihan Lin, Hongyu Lu, Ruobing Xie, Julian McAuley, Wayne Xin Zhao
• Abstract要約: 本研究では,レコメンダシステムのランキングモデルとして機能する大規模言語モデル(LLM)の能力を検討することを目的とする。 LLMにはゼロショットランキング能力があるが、歴史的相互作用の順序を理解するのに苦労していることを示す。 これらの問題は、特別に設計されたプロンプトとブートストラップ戦略によって緩和可能であることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 76.02500186203929
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently, large language models (LLMs) (e.g., GPT-4) have demonstrated impressive general-purpose task-solving abilities, including the potential to approach recommendation tasks. Along this line of research, this work aims to investigate the capacity of LLMs that act as the ranking model for recommender systems. We first formalize the recommendation problem as a conditional ranking task, considering sequential interaction histories as conditions and the items retrieved by other candidate generation models as candidates. To solve the ranking task by LLMs, we carefully design the prompting template and conduct extensive experiments on two widely-used datasets. We show that LLMs have promising zero-shot ranking abilities but (1) struggle to perceive the order of historical interactions, and (2) can be biased by popularity or item positions in the prompts. We demonstrate that these issues can be alleviated using specially designed prompting and bootstrapping strategies. Equipped with these insights, zero-shot LLMs can even challenge conventional recommendation models when ranking candidates are retrieved by multiple candidate generators. The code and processed datasets are available at https://github.com/RUCAIBox/LLMRank.
• Abstract（参考訳）: 近年,大規模言語モデル (LLM) (例えば GPT-4) は,推薦タスクにアプローチする可能性を含む,汎用的なタスク解決能力を示すものとなっている。 本研究は,レコメンダシステムのランキングモデルとして機能するllmの能力について検討することを目的としている。 まず,提案課題を条件付きランキングタスクとして定式化し,逐次的相互作用履歴を条件として,他の候補生成モデルで検索した項目を候補として検討する。 LLMによるランキング課題を解決するため,プロンプトテンプレートを慎重に設計し,広く使われている2つのデータセットに対して広範な実験を行う。 LLMにはゼロショットランキング能力があるが,(1)歴史的相互作用の順序を認識できないこと,(2)プロンプトにおける人気や項目位置に偏りがあることが示される。 これらの問題は、特別に設計されたプロンプトとブートストラップ戦略によって緩和できることを示す。 これらの洞察を備えたゼロショットllmは、複数の候補生成器によって候補をランク付けする際に、従来のレコメンデーションモデルに挑戦することもできる。 コードと処理されたデータセットはhttps://github.com/RUCAIBox/LLMRank.comで入手できる。

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