論文の概要: Evaluating ChatGPT as a Recommender System: A Rigorous Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.03613v2
- Date: Tue, 4 Jun 2024 14:25:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-06 14:16:48.408800
- 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: 本稿では,ChatGPTのRSとしての能力とプロセス後ChatGPTレコメンデーションを評価するためのロバストな評価パイプラインを提案する。
モデルの機能は,トップNレコメンデーション,コールドスタートレコメンデーション,リコメンデーションリストの再ランクの3つの設定で分析する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.458752059072706
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Large Language Models (LLMs) have recently shown impressive abilities in handling various natural language-related tasks. Among different LLMs, current studies have assessed ChatGPT's superior performance across manifold tasks, especially under the zero/few-shot prompting conditions. Given such successes, the Recommender Systems (RSs) research community have started investigating its potential applications within the recommendation scenario. However, although various methods have been proposed to integrate ChatGPT's capabilities into RSs, current research struggles to comprehensively evaluate such models while considering the peculiarities of generative models. Often, evaluations do not consider hallucinations, duplications, and out-of-the-closed domain recommendations and solely focus on accuracy metrics, neglecting the impact on beyond-accuracy facets. To bridge this gap, we propose a robust evaluation pipeline to assess ChatGPT's ability as an RS and post-process ChatGPT recommendations to account for these aspects. Through this pipeline, we investigate ChatGPT-3.5 and ChatGPT-4 performance in the recommendation task under the zero-shot condition employing the role-playing prompt. We analyze the model's functionality in three settings: the Top-N Recommendation, the cold-start recommendation, and the re-ranking of a list of recommendations, and in three domains: movies, music, and books. The experiments reveal that ChatGPT exhibits higher accuracy than the baselines on books domain. It also excels in re-ranking and cold-start scenarios while maintaining reasonable beyond-accuracy metrics. Furthermore, we measure the similarity between the ChatGPT recommendations and the other recommenders, providing insights about how ChatGPT could be categorized in the realm of recommender systems. The evaluation pipeline is publicly released for future research.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、最近、様々な自然言語関連のタスクを扱う際、印象的な能力を示した。
様々なLLMの中で、最近の研究はChatGPTの多様体タスク、特にゼロ/フェーショットプロンプト条件下での優れた性能を評価している。
このような成功を受けて、Recommender Systems (RSs) の研究コミュニティは、レコメンデーションシナリオ内でその潜在的な応用を調査し始めた。
しかしながら、ChatGPTの能力をRSに組み込む様々な方法が提案されているが、現在の研究では、生成モデルの特異性を考慮して、そのようなモデルを包括的に評価することに苦労している。
しばしば、評価は幻覚、重複、そして非閉鎖的なドメインレコメンデーションを考慮せず、正確さの指標にのみ焦点をあてる。
このギャップを埋めるために、我々はChatGPTのRSとしての能力を評価する頑健な評価パイプラインを提案し、これらの側面を考慮に入れた後処理のChatGPTレコメンデーションを提案する。
このパイプラインを通じて、ロールプレイングプロンプトを用いたゼロショット条件下でのレコメンデーションタスクにおけるChatGPT-3.5とChatGPT-4の性能について検討する。
モデルの特徴を,トップN勧告,コールドスタート勧告,レコメンデーションリストの再ランク付け,映画,音楽,書籍の3つの領域で分析する。
実験の結果,ChatGPTは書籍ドメインのベースラインよりも精度が高いことがわかった。
また、リグレードとコールドスタートのシナリオに優れ、適切な超精度のメトリクスを維持している。
さらに、ChatGPTレコメンデーションと他のレコメンデーションとの類似性を計測し、ChatGPTがレコメンデーションシステムの範囲内でどのように分類できるかについての洞察を提供する。
評価パイプラインは、将来の研究のために公開されている。
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