Fugu-MT 論文翻訳(概要): LlamaRec: Two-Stage Recommendation using Large Language Models for Ranking

論文の概要: LlamaRec: Two-Stage Recommendation using Large Language Models for Ranking

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.02089v1
Date: Wed, 25 Oct 2023 06:23:48 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-11-12 19:44:29.027343
Title: LlamaRec: Two-Stage Recommendation using Large Language Models for Ranking
Title（参考訳）: llamarec: 大きな言語モデルによるランキングの2段階推薦
Authors: Zhenrui Yue, Sara Rabhi, Gabriel de Souza Pereira Moreira, Dong Wang, Even Oldridge
Abstract要約: ランキングベースレコメンデーション(LlamaRec)のための大規模言語モデルを用いた2段階フレームワークを提案する。特に,ユーザインタラクション履歴に基づいて候補を検索するために,小規模なシーケンシャルレコメンデータを用いる。 LlamaRecは、推奨パフォーマンスと効率の両方において、データセットの優れたパフォーマンスを一貫して達成している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.671747198171136
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Recently, large language models (LLMs) have exhibited significant progress in language understanding and generation. By leveraging textual features, customized LLMs are also applied for recommendation and demonstrate improvements across diverse recommendation scenarios. Yet the majority of existing methods perform training-free recommendation that heavily relies on pretrained knowledge (e.g., movie recommendation). In addition, inference on LLMs is slow due to autoregressive generation, rendering existing methods less effective for real-time recommendation. As such, we propose a two-stage framework using large language models for ranking-based recommendation (LlamaRec). In particular, we use small-scale sequential recommenders to retrieve candidates based on the user interaction history. Then, both history and retrieved items are fed to the LLM in text via a carefully designed prompt template. Instead of generating next-item titles, we adopt a verbalizer-based approach that transforms output logits into probability distributions over the candidate items. Therefore, the proposed LlamaRec can efficiently rank items without generating long text. To validate the effectiveness of the proposed framework, we compare against state-of-the-art baseline methods on benchmark datasets. Our experimental results demonstrate the performance of LlamaRec, which consistently achieves superior performance in both recommendation performance and efficiency.
Abstract（参考訳）: 近年,大規模言語モデル (LLM) は言語理解と生成において大きな進歩を遂げている。テキスト機能を活用することで、カスタマイズされたLLMをレコメンデーションに適用し、さまざまなレコメンデーションシナリオの改善を示す。しかし、既存の手法の大半は、事前訓練された知識(例えば映画レコメンデーション)に大きく依存するトレーニングなしのレコメンデーションを実行する。さらに、自己回帰生成によりLLMの推論が遅くなり、既存のメソッドのリアルタイムレコメンデーションに対する効果が低下する。そこで我々は,ランキングベースレコメンデーション(LlamaRec)のための大規模言語モデルを用いた2段階フレームワークを提案する。特に,ユーザインタラクション履歴に基づいて候補を検索するために,小規模なシーケンシャルレコメンデータを用いる。そして、履歴と検索されたアイテムは、注意深く設計されたプロンプトテンプレートを介してテキストでllmに供給される。次項目のタイトルを生成する代わりに,出力ロジットを候補項目上の確率分布に変換する,動詞型アプローチを採用する。したがって、LlamaRecは長いテキストを生成することなく、アイテムを効率よくランク付けすることができる。提案手法の有効性を検証するため,ベンチマークデータセット上での最先端のベースライン手法との比較を行った。我々はLlamaRecの性能を実証し,レコメンデーション性能と効率の両面で常に優れた性能を実現している。

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