論文の概要: RecExplainer: Aligning Large Language Models for Recommendation Model
Interpretability
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.10947v1
- Date: Sat, 18 Nov 2023 03:05:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-22 13:21:01.721772
- Title: RecExplainer: Aligning Large Language Models for Recommendation Model
Interpretability
- Title(参考訳): RecExplainer: Recommendation Model Interpretabilityのための大規模言語モデルの調整
- Authors: Yuxuan Lei, Jianxun Lian, Jing Yao, Xu Huang, Defu Lian, Xing Xie
- Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデルを代理モデルとして用いて,推薦システムに対する新しいモデル解釈手法を提案する。
具体的には,行動アライメント,意図アライメント,ハイブリッドアライメントという3つのアライメント手法を導入する。
提案手法により,LLMはレコメンデーションモデルのパターンを理解し,信頼性の高いレコメンデーション説明を生成することができる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 53.76682562935373
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recommender systems are widely used in various online services, with
embedding-based models being particularly popular due to their expressiveness
in representing complex signals. However, these models often lack
interpretability, making them less reliable and transparent for both users and
developers. With the emergence of large language models (LLMs), we find that
their capabilities in language expression, knowledge-aware reasoning, and
instruction following are exceptionally powerful. Based on this, we propose a
new model interpretation approach for recommender systems, by using LLMs as
surrogate models and learn to mimic and comprehend target recommender models.
Specifically, we introduce three alignment methods: behavior alignment,
intention alignment, and hybrid alignment. Behavior alignment operates in the
language space, representing user preferences and item information as text to
learn the recommendation model's behavior; intention alignment works in the
latent space of the recommendation model, using user and item representations
to understand the model's behavior; hybrid alignment combines both language and
latent spaces for alignment training. To demonstrate the effectiveness of our
methods, we conduct evaluation from two perspectives: alignment effect, and
explanation generation ability on three public datasets. Experimental results
indicate that our approach effectively enables LLMs to comprehend the patterns
of recommendation models and generate highly credible recommendation
explanations.
- Abstract(参考訳): Recommender システムは様々なオンラインサービスで広く使われており、埋め込みベースのモデルは複雑な信号を表現するために特に人気がある。
しかしながら、これらのモデルは解釈可能性に欠けることが多く、ユーザと開発者にとって信頼性が低く透明である。
大規模言語モデル (LLMs) の出現に伴い, 言語表現, 知識認識推論, 命令追従の能力は極めて強力であることが判明した。
そこで本研究では,llmをサロゲートモデルとして,ターゲットレコメンダモデルの模倣と理解を学ぶことにより,レコメンダシステムのための新しいモデル解釈手法を提案する。
具体的には,行動アライメント,意図アライメント,ハイブリッドアライメントという3つのアライメント手法を提案する。
振る舞いアライメントは言語空間で動作し、ユーザの好みとアイテム情報をテキストとして表現し、レコメンデーションモデルの振る舞いを学ぶ;意図アライメントはレコメンデーションモデルの潜在空間で働き、ユーザーとアイテムの表現を使ってモデルの振る舞いを理解する;ハイブリッドアライメントは、アライメントトレーニングのために言語と潜在空間の両方を結合する。
提案手法の有効性を実証するため,3つの公開データセット上でアライメント効果と説明生成能力の2つの観点から評価を行った。
提案手法は,LLMが推奨モデルのパターンを効果的に理解し,信頼性の高いレコメンデーション説明を生成することを示唆している。
関連論文リスト
- Aligning Large Language Models with Counterfactual DPO [1.8130068086063336]
本稿では,人的介入に頼らずにモデルスタイルを整列させる反事実的プロンプトの利用について検討する。
本研究では,この手法が望ましい行動を効果的に抑制し,望ましくない行動を緩和し,不適切な指示を無視するようモデルに促すことを実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-17T19:43:43Z) - Unlocking the Potential of Large Language Models for Explainable
Recommendations [55.29843710657637]
説明ジェネレータを最近登場した大規模言語モデル(LLM)に置き換える影響は、まだ不明である。
本研究では,シンプルで効果的な2段階説明可能なレコメンデーションフレームワークであるLLMXRecを提案する。
いくつかの重要な微調整技術を採用することで、制御可能で流動的な説明が十分に生成できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-25T09:09:54Z) - ULMA: Unified Language Model Alignment with Human Demonstration and
Point-wise Preference [16.73260713938154]
典型的なアライメント手順は、教師付き微調整と選好学習からなる。
本稿では,ポイントワイズフィードバックを効果的に活用する新しい選好学習手法であるPoint-wise Direct Preference Optimizationを紹介する。
我々の研究は、教師付き微調整とポイントワイド選好学習の新たなつながりを明らかにし、統一言語モデルアライメント(英語版)に到達した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-05T07:52:12Z) - Reformulating Sequential Recommendation: Learning Dynamic User Interest
with Content-enriched Language Modeling [6.52491975632466]
本稿では、事前学習した言語モデルの意味理解機能を活用してパーソナライズされたレコメンデーションを生成するLANCERを提案する。
我々のアプローチは、言語モデルとレコメンデーションシステムの間のギャップを埋め、より人間的なレコメンデーションを生み出します。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-19T08:54:47Z) - Large Language Models as Zero-Shot Conversational Recommenders [52.57230221644014]
ゼロショット設定における代表的大言語モデルを用いた会話推薦タスクに関する実証的研究を行った。
我々は、人気のあるディスカッションサイトをスクラップして、レコメンデーション関連の会話のデータセットを構築した。
我々は、微調整なしでも、大規模な言語モデルは既存の微調整された会話レコメンデーションモデルより優れていることを観察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-19T15:29:45Z) - Exploring Large Language Model for Graph Data Understanding in Online
Job Recommendations [63.19448893196642]
本稿では,大規模言語モデルが提供するリッチな文脈情報と意味表現を利用して行動グラフを解析する新しいフレームワークを提案する。
この機能を利用することで、個々のユーザに対してパーソナライズされた、正確なジョブレコメンデーションが可能になる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-10T11:29:41Z) - Recommendation as Instruction Following: A Large Language Model
Empowered Recommendation Approach [83.62750225073341]
我々は、大規模言語モデル(LLM)による指示としてレコメンデーションを考える。
まず、ユーザの好み、意図、タスクフォーム、コンテキストを自然言語で記述するための一般的な命令形式を設計する。
そして、39の命令テンプレートを手動で設計し、大量のユーザ個人化された命令データを自動的に生成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-11T17:39:07Z) - A Survey on Neural Recommendation: From Collaborative Filtering to
Content and Context Enriched Recommendation [70.69134448863483]
レコメンデーションの研究は、ニューラルネットワークに基づく新しいレコメンダーモデルの発明にシフトした。
近年,神経リコメンデータモデルの開発が著しい進展を遂げている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-27T08:03:52Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。