論文の概要: UP5: Unbiased Foundation Model for Fairness-aware Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.12090v2
• Date: Wed, 29 May 2024 16:46:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-31 02:41:05.635257
• Title: UP5: Unbiased Foundation Model for Fairness-aware Recommendation
• Title（参考訳）: UP5:Fairness-Aware RecommendationのためのUnbiased Foundation Model
• Authors: Wenyue Hua, Yingqiang Ge, Shuyuan Xu, Jianchao Ji, Yongfeng Zhang,
• Abstract要約: 大規模言語モデルが必然的に社会的なステレオタイプを永続させ、不公平なレコメンデーションをもたらすのではないかという懸念が高まっている。 本稿は,性別や年齢などのセンシティブな特徴に公正であるように,レコメンデーションシステムを必要とする,LDMベースの推薦に対するユーザ側の公正性に焦点を当てる。 フェアネスを意識したLLMレコメンデーションのための新しいCFP法をUnbiased Foundation mOdels(UFO)に導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.47673627667594
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advances in Foundation Models such as Large Language Models (LLMs) have propelled them to the forefront of Recommender Systems (RS). Despite their utility, there is a growing concern that LLMs might inadvertently perpetuate societal stereotypes, resulting in unfair recommendations. Since fairness is critical for RS as many users take it for decision-making and demand fulfillment, this paper focuses on user-side fairness for LLM-based recommendation where the users may require a recommender system to be fair on specific sensitive features such as gender or age. In this paper, we dive into the extent of unfairness exhibited by LLM-based recommender models based on both T5 and LLaMA backbones, and discuss appropriate methods for promoting equitable treatment of users in LLM-based recommendation models. We introduce a novel Counterfactually-Fair-Prompt (CFP) method towards Unbiased Foundation mOdels (UFO) for fairness-aware LLM-based recommendation. Experiments are conducted on two real-world datasets, MovieLens-1M and Insurance, and compared with both matching-based and sequential-based fairness-aware recommendation models. Results show that CFP achieves better recommendation performance with a high level of fairness. Data and code are open-sourced at https://github.com/agiresearch/UP5.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)のような基礎モデルの最近の進歩は、それらをRecommender Systems(RS)の最前線へと押し上げている。 実用性にもかかわらず、LSMが社会的ステレオタイプを必然的に持続させ、不当な勧告をもたらすのではないかという懸念が高まっている。 本論文は,多くのユーザが意思決定や需要充足のために考えるように,RSにとって公平性は不可欠であるため,性別や年齢などの特定の敏感な特徴に公平であるように推奨するレコメンデーションに対して,ユーザ側の公正性に焦点をあてる。 本稿では,LLM ベースのレコメンデーションモデルにおいて,T5 と LLaMA のバックボーンをベースとしたレコメンデーションモデルが示す不公平さの程度について検討し,LLM ベースのレコメンデーションモデルにおけるユーザの公平な扱いを促進するための適切な方法について議論する。 フェアネスを意識したLLMレコメンデーションのための新しいCFP法をUnbiased Foundation mOdels(UFO)に導入する。 実世界の2つのデータセットであるMovieLens-1MとInsurationで実験を行い、マッチングベースとシーケンシャルベースの両方のフェアネス対応レコメンデーションモデルと比較した。 その結果,CFPは高い公正度でより優れたレコメンデーション性能が得られることがわかった。 データとコードはhttps://github.com/agiresearch/UP5.comで公開されている。

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