論文の概要: Unlocking the Potential of Large Language Models for Explainable Recommendations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.15661v3
• Date: Wed, 3 Jan 2024 08:06:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-04 16:10:49.575270
• Title: Unlocking the Potential of Large Language Models for Explainable Recommendations
• Title（参考訳）: 説明可能な勧告のための大規模言語モデルの可能性の解き放つ
• Authors: Yucong Luo, Mingyue Cheng, Hao Zhang, Junyu Lu, Qi Liu, Enhong Chen
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.29843710657637
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generating user-friendly explanations regarding why an item is recommended has become increasingly common, largely due to advances in language generation technology, which can enhance user trust and facilitate more informed decision-making when using online services. However, existing explainable recommendation systems focus on using small-size language models. It remains uncertain what impact replacing the explanation generator with the recently emerging large language models (LLMs) would have. Can we expect unprecedented results? In this study, we propose LLMXRec, a simple yet effective two-stage explainable recommendation framework aimed at further boosting the explanation quality by employing LLMs. Unlike most existing LLM-based recommendation works, a key characteristic of LLMXRec is its emphasis on the close collaboration between previous recommender models and LLM-based explanation generators. Specifically, by adopting several key fine-tuning techniques, including parameter-efficient instructing tuning and personalized prompt techniques, controllable and fluent explanations can be well generated to achieve the goal of explanation recommendation. Most notably, we provide three different perspectives to evaluate the effectiveness of the explanations. Finally, we conduct extensive experiments over several benchmark recommender models and publicly available datasets. The experimental results not only yield positive results in terms of effectiveness and efficiency but also uncover some previously unknown outcomes. To facilitate further explorations in this area, the full code and detailed original results are open-sourced at https://github.com/GodFire66666/LLM_rec_explanation/.
• Abstract（参考訳）: オンラインサービスを利用する際に、ユーザの信頼を高め、よりインフォームドな意思決定を容易にする言語生成技術の進歩により、アイテムが推奨される理由に関するユーザフレンドリな説明がますます一般的になっている。 しかし、既存の説明可能なレコメンデーションシステムは、小型言語モデルの使用に重点を置いている。 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。 前例のない結果が期待できますか。 本研究では,LLMXRecを提案する。LLMXRecはシンプルだが効果的な2段階説明可能な推薦フレームワークである。 既存のLLMベースのレコメンデーションワークとは異なり、LLMXRecの重要な特徴は、以前のレコメンデーターモデルとLCMベースの説明ジェネレータの密接なコラボレーションである。 具体的には、パラメータ効率の指導的チューニングやパーソナライズされたプロンプト技術など、いくつかの重要な微調整手法を採用することで、説明の目的を達成するために、制御可能で流動的な説明を生成することができる。 とくに、説明の有効性を評価するために、3つの異なる視点を提供する。 最後に、いくつかのベンチマークレコメンデータモデルと公開データセットについて広範な実験を行う。 実験の結果は有効性と効率の点で肯定的な結果を得るだけでなく、これまで知らなかった結果も明らかにする。 この領域のさらなる調査を容易にするため、完全なコードと詳細なオリジナルの結果はhttps://github.com/GodFire666/LLM_rec_explanation/でオープンソース化されている。

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