論文の概要: Evaluating ChatGPT as a Recommender System: A Rigorous Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.03613v1
• Date: Thu, 7 Sep 2023 10:13:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-08 13:28:28.663965
• Title: Evaluating ChatGPT as a Recommender System: A Rigorous Approach
• Title（参考訳）: 推薦システムとしてのChatGPTの評価:厳密なアプローチ
• Authors: Dario Di Palma, Giovanni Maria Biancofiore, Vito Walter Anelli, Fedelucio Narducci, Tommaso Di Noia, Eugenio Di Sciascio
• Abstract要約: 本研究では、ゼロショットレコメンデータシステムとしてのChatGPTの機能について検討する。 私たちのゴールは、リコメンデーションにユーザー好みを使う能力の評価、既存のレコメンデーションリストの再注文、コールドスタートの状況の処理です。 本稿では,ChatGPTの性能を標準推奨アルゴリズムや,GPT-3.5やPaLM-2などの大規模言語モデルと比較する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.201490795698936
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent popularity surrounds large AI language models due to their impressive natural language capabilities. They contribute significantly to language-related tasks, including prompt-based learning, making them valuable for various specific tasks. This approach unlocks their full potential, enhancing precision and generalization. Research communities are actively exploring their applications, with ChatGPT receiving recognition. Despite extensive research on large language models, their potential in recommendation scenarios still needs to be explored. This study aims to fill this gap by investigating ChatGPT's capabilities as a zero-shot recommender system. Our goals include evaluating its ability to use user preferences for recommendations, reordering existing recommendation lists, leveraging information from similar users, and handling cold-start situations. We assess ChatGPT's performance through comprehensive experiments using three datasets (MovieLens Small, Last.FM, and Facebook Book). We compare ChatGPT's performance against standard recommendation algorithms and other large language models, such as GPT-3.5 and PaLM-2. To measure recommendation effectiveness, we employ widely-used evaluation metrics like Mean Average Precision (MAP), Recall, Precision, F1, normalized Discounted Cumulative Gain (nDCG), Item Coverage, Expected Popularity Complement (EPC), Average Coverage of Long Tail (ACLT), Average Recommendation Popularity (ARP), and Popularity-based Ranking-based Equal Opportunity (PopREO). Through thoroughly exploring ChatGPT's abilities in recommender systems, our study aims to contribute to the growing body of research on the versatility and potential applications of large language models. Our experiment code is available on the GitHub repository: https://github.com/sisinflab/Recommender-ChatGPT
• Abstract（参考訳）: 最近の人気は、その印象的な自然言語能力のために、大きなAI言語モデルを取り巻いている。 プロンプトベースの学習を含む言語関連タスクに大きく貢献し、様々な特定のタスクに有用である。 このアプローチは、完全なポテンシャルを解放し、精度と一般化を高める。 研究コミュニティはChatGPTの承認を得て、積極的に応用を探求している。 大きな言語モデルに関する広範な研究にもかかわらず、レコメンデーションシナリオの可能性はまだ検討する必要がある。 本研究の目的は、ゼロショットレコメンデータシステムとしてのChatGPTの能力を調査することによって、このギャップを埋めることである。 私たちのゴールは、リコメンデーションにユーザー好みを使う能力の評価、既存のレコメンデーションリストのリオーダー、類似のユーザーからの情報の活用、コールドスタートの状況への対応です。 3つのデータセット(MovieLens Small, Last.FM, Facebook Book)を用いて,ChatGPTの性能評価を行った。 本稿では,ChatGPTの性能を標準推奨アルゴリズムや,GPT-3.5やPaLM-2などの大規模言語モデルと比較する。 推奨効果を評価するために,平均的評価指標として,平均的評価精度 (MAP), 再コール, 精度, F1, 正規化された分散累積ゲイン (nDCG), アイテムカバレッジ, 期待される人気度補完 (EPC), 平均的推奨度 (ACLT), 平均的推薦度 (ARP), 人気度に基づく等式 (PopREO) を用いる。 推薦システムにおけるchatgptの能力について徹底的に検討し,大規模言語モデルの汎用性と応用可能性に関する研究の進展に寄与することを目的としている。 私たちの実験コードはgithubリポジトリで入手できる。 https://github.com/sisinflab/recommender-chatgpt

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