論文の概要: Exploring the Impact of Large Language Models on Recommender Systems: An
Extensive Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.18590v2
- Date: Sat, 2 Mar 2024 19:29:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-05 19:23:50.563303
- Title: Exploring the Impact of Large Language Models on Recommender Systems: An
Extensive Review
- Title(参考訳): 大規模言語モデルがレコメンダーシステムに与える影響を探求する
- Authors: Arpita Vats, Vinija Jain, Rahul Raja, Aman Chadha
- Abstract要約: 本稿では,リフォームレコメンダシステムにおける大規模言語モデルの重要性について述べる。
LLMは、言葉の複雑な解釈において、その適応性を示す、アイテムを推薦するのに非常に熟練している。
トランスフォーメーションの可能性にもかかわらず、入力プロンプトに対する感受性、時には誤解釈、予期せぬ推奨など、課題は続いている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.0374530448935113
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The paper underscores the significance of Large Language Models (LLMs) in
reshaping recommender systems, attributing their value to unique reasoning
abilities absent in traditional recommenders. Unlike conventional systems
lacking direct user interaction data, LLMs exhibit exceptional proficiency in
recommending items, showcasing their adeptness in comprehending intricacies of
language. This marks a fundamental paradigm shift in the realm of
recommendations. Amidst the dynamic research landscape, researchers actively
harness the language comprehension and generation capabilities of LLMs to
redefine the foundations of recommendation tasks. The investigation thoroughly
explores the inherent strengths of LLMs within recommendation frameworks,
encompassing nuanced contextual comprehension, seamless transitions across
diverse domains, adoption of unified approaches, holistic learning strategies
leveraging shared data reservoirs, transparent decision-making, and iterative
improvements. Despite their transformative potential, challenges persist,
including sensitivity to input prompts, occasional misinterpretations, and
unforeseen recommendations, necessitating continuous refinement and evolution
in LLM-driven recommender systems.
- Abstract(参考訳): この論文は、レコメンデーションシステムの再形成における大規模言語モデル(llm)の重要性を強調し、伝統的なレコメンデーションシステムに欠けているユニークな推論能力にその価値を帰結させる。
直接的ユーザインタラクションデータを持たない従来のシステムとは異なり、llmは推奨項目に優れた熟練度を示し、言語理解の難しさを示す。
これはレコメンデーションの領域における根本的なパラダイムシフトである。
動的研究の展望の中で、研究者はリコメンデーションタスクの基礎を再定義するためにLLMの言語理解と生成能力を積極的に活用している。
この調査は、レコメンデーションフレームワークにおけるLLMの本質的な強み、曖昧なコンテキスト理解、さまざまなドメイン間のシームレスな移行、統一されたアプローチの採用、共有データ貯水池を活用した総合的な学習戦略、透明性のある意思決定、反復的な改善などについて、徹底的に調査している。
トランスフォーメーションの可能性にもかかわらず、入力プロンプトに対する感受性、時には誤解釈、予期せぬレコメンデーション、LLM駆動のレコメンデーションシステムにおける継続的な洗練と進化の必要性といった課題が続いている。
関連論文リスト
- Aligning Large Language Models for Controllable Recommendations [32.82292871427888]
従来のレコメンデータモデルから派生したラベルを付加した教師付き学習タスクのコレクションを導入する。
そこで我々は,LLMの能力を高めるための強化学習に基づくアライメント手法を開発した。
提案手法は,高い精度性能を維持しつつ,レコメンダシステム内の命令に準拠するLLMの能力を大幅に向上させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-08T05:23:27Z) - Emerging Synergies Between Large Language Models and Machine Learning in
Ecommerce Recommendations [19.405233437533713]
大規模言語モデル(LLM)は、言語理解と生成の基本的なタスクにおいて優れた機能を持つ。
機能エンコーダとしてLLMを用いたユーザとアイテムの表現を学習するための代表的なアプローチを提案する。
次に、協調フィルタリング強化レコメンデーションシステムのためのLLM技術の最新技術について概説した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-05T08:31:00Z) - Supervised Knowledge Makes Large Language Models Better In-context
Learners [97.71733265438044]
大規模言語モデル(LLM)は、素早い工学を通して、文脈内学習能力の出現を示す。
自然言語理解と質問応答におけるLLMの一般化性と事実性の向上という課題は、まだ未解決のままである。
本研究では, LLM の信頼性を高める枠組みを提案する。1) 分布外データの一般化,2) 差別モデルによる LLM のメリットの解明,3) 生成タスクにおける幻覚の最小化。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-26T07:24:46Z) - Empowering Few-Shot Recommender Systems with Large Language Models --
Enhanced Representations [0.0]
大規模言語モデル(LLM)は、明示的なフィードバックベースのレコメンデータシステムで遭遇する少数のシナリオに対処するための、新たな洞察を提供する。
我々の研究は、LLMがレコメンデーターシステムに関わっていることの多面的側面を深く掘り下げるために、研究者に刺激を与えることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-21T03:50:09Z) - Let Models Speak Ciphers: Multiagent Debate through Embeddings [84.20336971784495]
この問題を解決するためにCIPHER(Communicative Inter-Model Protocol Through Embedding Representation)を導入する。
自然言語から逸脱することで、CIPHERはモデルの重みを変更することなく、より広い範囲の情報を符号化する利点を提供する。
このことは、LLM間の通信における代替の"言語"としての埋め込みの優越性と堅牢性を示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-10T03:06:38Z) - 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) - Recommender Systems in the Era of Large Language Models (LLMs) [36.87760144204833]
大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理(NLP)と人工知能(AI)の分野に革命をもたらした。
我々は, プレトレーニング, ファインチューニング, プロンプティングなどの様々な側面から, LLM を利用したレコメンデータシステムの総合的なレビューを行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-05T06:03:40Z) - How Can Recommender Systems Benefit from Large Language Models: A Survey [83.90471827695625]
大きな言語モデル(LLM)は、印象的な汎用知性と人間のような能力を示している。
我々は,実世界のレコメンデータシステムにおけるパイプライン全体の観点から,この研究の方向性を包括的に調査する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-09T11:31:50Z) - A Survey on Large Language Models for Recommendation [80.01023231943205]
大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理(NLP)の分野で強力なツールとして登場した。
本調査では,これらのモデルを2つの主要なパラダイム(DLLM4Rec)とジェネレーティブLSM4Rec(GLLM4Rec)に分類する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-31T13:51:26Z) - Rethinking the Evaluation for Conversational Recommendation in the Era
of Large Language Models [115.7508325840751]
近年の大規模言語モデル(LLM)の成功は、より強力な対話レコメンデーションシステム(CRS)を開発する大きな可能性を示している。
本稿では,ChatGPTの会話レコメンデーションへの活用について検討し,既存の評価プロトコルが不十分であることを明らかにする。
LLMをベースとしたユーザシミュレータを用いた対話型評価手法iEvaLMを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-22T15:12:43Z)
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。