論文の概要: Dynamic In-Context Learning from Nearest Neighbors for Bundle Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.16262v1
• Date: Tue, 26 Dec 2023 08:24:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-12-29 20:17:39.980225
• Title: Dynamic In-Context Learning from Nearest Neighbors for Bundle Generation
• Title（参考訳）: バンドル生成のための近傍からの動的インコンテキスト学習
• Authors: Zhu Sun, Kaidong Feng, Jie Yang, Xinghua Qu, Hui Fang, Yew-Soon Ong, Wenyuan Liu
• Abstract要約: 本稿では,セッション中のユーザのインタラクションに基づいて,パーソナライズされたバンドル生成と,その基盤となる意図推論という2つの相互関連タスクについて検討する。 そこで我々は,ChatGPTが密接に関連するセッションから,高度で動的に学習できる動的インコンテキスト学習パラダイムを提案する。 本研究では,(1)監督信号のないタスク間の相互改善を促進する自己補正戦略,(2)動的監視を繰り返す自動フィードバック機構を開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.25497578184437
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Product bundling has evolved into a crucial marketing strategy in e-commerce. However, current studies are limited to generating (1) fixed-size or single bundles, and most importantly, (2) bundles that do not reflect consistent user intents, thus being less intelligible or useful to users. This paper explores two interrelated tasks, i.e., personalized bundle generation and the underlying intent inference based on users' interactions in a session, leveraging the logical reasoning capability of large language models. We introduce a dynamic in-context learning paradigm, which enables ChatGPT to seek tailored and dynamic lessons from closely related sessions as demonstrations while performing tasks in the target session. Specifically, it first harnesses retrieval augmented generation to identify nearest neighbor sessions for each target session. Then, proper prompts are designed to guide ChatGPT to perform the two tasks on neighbor sessions. To enhance reliability and mitigate the hallucination issue, we develop (1) a self-correction strategy to foster mutual improvement in both tasks without supervision signals; and (2) an auto-feedback mechanism to recurrently offer dynamic supervision based on the distinct mistakes made by ChatGPT on various neighbor sessions. Thus, the target session can receive customized and dynamic lessons for improved performance by observing the demonstrations of its neighbor sessions. Finally, experimental results on three real-world datasets verify the effectiveness of our methods on both tasks. Additionally, the inferred intents can prove beneficial for other intriguing downstream tasks, such as crafting appealing bundle names.
• Abstract（参考訳）: 商品のバンドルは、eコマースにおける重要なマーケティング戦略へと進化した。 しかし、現状の研究は(1)固定サイズまたは単一バンドルの生成に限られており、特に、(2)一貫したユーザ意図を反映しないバンドルは、ユーザにとって理解しにくい、あるいは有用ではない。 本稿では,2つの相互関連タスク,すなわちパーソナライズされたバンドル生成と,大規模言語モデルの論理的推論機能を活用したセッションにおけるユーザのインタラクションに基づく意図推論について検討する。 そこで本研究では,ChatGPTが目標セッションでタスクを実行しながら,より密接なセッションから適切な動的レッスンを提示する動的インコンテキスト学習パラダイムを提案する。 具体的には、まず検索拡張生成を利用して、ターゲットセッション毎に最も近い隣のセッションを特定する。 次に、適切なプロンプトはChatGPTをガイドして隣のセッションで2つのタスクを実行するように設計されている。 幻覚の問題を緩和し信頼性を高めるため,(1) 監督信号なしでタスク間の相互改善を促進する自己補正戦略,(2) 近隣の様々なセッションにおいてChatGPTが犯した異なる誤りに基づいて動的監視を繰り返す自動フィードバック機構を開発する。 これにより、ターゲットセッションは、隣のセッションのデモを観察してパフォーマンスを改善するためのカスタマイズされた動的レッスンを受けることができる。 最後に,実世界の3つのデータセットによる実験結果から,本手法の有効性を検証した。 さらに、推論された意図は、魅力的なバンドル名を作成するなど、他の下流タスクにとって有益である。

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