論文の概要: Adaptive In-Context Learning with Large Language Models for Bundle Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.16262v2
- Date: Tue, 18 Feb 2025 06:06:11 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-19 14:03:47.027107
- Title: Adaptive In-Context Learning with Large Language Models for Bundle Generation
- Title（参考訳）: バンドル生成のための大規模言語モデルを用いた適応型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、異なるユーザセッションに基づいて、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。
大規模言語モデル(LLM)の推論能力に着想を得て,適応型インコンテキスト学習パラダイムを提案する。
提案手法の有効性を実世界の3つのデータセットで実証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.667010709144773
- License:
- Abstract: Most existing bundle generation approaches fall short in generating fixed-size bundles. Furthermore, they often neglect the underlying user intents reflected by the bundles in the generation process, resulting in less intelligible bundles. This paper addresses these limitations through the exploration of two interrelated tasks, i.e., personalized bundle generation and the underlying intent inference, based on different user sessions. Inspired by the reasoning capabilities of large language models (LLMs), we propose an adaptive in-context learning paradigm, which allows LLMs to draw tailored lessons from related sessions as demonstrations, enhancing the performance on target sessions. Specifically, we first employ retrieval augmented generation to identify nearest neighbor sessions, and then carefully design prompts to guide LLMs in executing both tasks on these neighbor sessions. To tackle reliability and hallucination challenges, we further introduce (1) a self-correction strategy promoting mutual improvements of the two tasks without supervision signals and (2) an auto-feedback mechanism for adaptive supervision based on the distinct mistakes made by LLMs on different neighbor sessions. Thereby, the target session can gain customized lessons for improved performance by observing the demonstrations of its neighbor sessions. Experiments on three real-world datasets demonstrate the effectiveness of our proposed method.
- Abstract（参考訳）: 既存のバンドル生成アプローチのほとんどは、固定サイズのバンドルの生成において不足している。
さらに、生成プロセスにおいてバンドルによって反映される基盤となるユーザ意図を無視することが多く、その結果、理解不能なバンドルが生まれる。
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,異なるユーザセッションに基づく意図推論の探索を通じて,これらの制約に対処する。
大規模言語モデル(LLM)の推論能力に着想を得て,LLMが関連するセッションを実演として表現し,対象セッションのパフォーマンスを向上させるための適応型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、近くのセッションを特定するために検索拡張生成を使用し、次に、隣のセッションで両方のタスクを実行する際にLLMをガイドする手順を慎重に設計する。
信頼性と幻覚の課題に対処するため,(1)監督信号を使わずに2つのタスクの相互改善を促進する自己補正戦略,(2)各セッションにおけるLSMの相違に基づく適応的監視のための自己フィードバック機構を導入する。
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することで、パフォーマンスを改善するためのカスタマイズされたレッスンを得ることができる。
提案手法の有効性を実世界の3つのデータセットで実証した。
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