論文の概要: Enhancing Long-Term Recommendation with Bi-level Learnable Large Language Model Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.00843v1
• Date: Thu, 29 Feb 2024 13:49:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-05 16:27:10.365638
• Title: Enhancing Long-Term Recommendation with Bi-level Learnable Large Language Model Planning
• Title（参考訳）: 双方向学習可能な大規模言語モデル計画による長期勧告の強化
• Authors: Wentao Shi, Xiangnan He, Yang Zhang, Chongming Gao, Xinyue Li, Jizhi Zhang, Qifan Wang, Fuli Feng
• Abstract要約: 即時利益と長期関与の両方を考慮に入れた政策を策定するために、計画能力を推薦決定プロセスに組み込むことが不可欠である。 マクロラーニングとマイクロラーニングを階層的な機構で組み合わせたバイレベルLearningable LLM Plannerフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.71616513765243
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Traditional recommendation setting tends to excessively cater to users' immediate interests and neglect their long-term engagement. To address it, it is crucial to incorporate planning capabilities into the recommendation decision-making process to develop policies that take into account both immediate interests and long-term engagement. Despite Reinforcement Learning (RL) can learn planning capacity by maximizing cumulative reward, the scarcity of recommendation data presents challenges such as instability and susceptibility to overfitting when training RL models from scratch. In this context, we propose to leverage the remarkable planning capabilities over sparse data of Large Language Models (LLMs) for long-term recommendation. The key lies in enabling a language model to understand and apply task-solving principles effectively in personalized recommendation scenarios, as the model's pre-training may not naturally encompass these principles, necessitating the need to inspire or teach the model. To achieve this, we propose a Bi-level Learnable LLM Planner framework, which combines macro-learning and micro-learning through a hierarchical mechanism. The framework includes a Planner and Reflector for acquiring high-level guiding principles and an Actor-Critic component for planning personalization. Extensive experiments validate the superiority of the framework in learning to plan for long-term recommendations.
• Abstract（参考訳）: 従来のレコメンデーション設定は、ユーザの直接の関心を過度に満たし、長期的なエンゲージメントを無視する傾向がある。 即時利益と長期エンゲージメントの両方を考慮に入れた政策を策定するため、提案決定プロセスに計画機能を組み込むことが重要である。 強化学習(RL)は累積報酬を最大化することで計画能力を学ぶことができるが、推奨データの不足は、RLモデルをゼロからトレーニングする際の不安定性や過度な適合性といった課題を提示する。 本稿では,Large Language Models (LLMs) のスパースデータよりも,長期的推薦に優れた計画能力を活用することを提案する。 キーとなるのは、言語モデルがパーソナライズされたレコメンデーションシナリオにおいて、タスク解決の原則を効果的に理解し、適用できるようにすることである。 そこで本研究では,マクロラーニングとマイクロラーニングを階層的な機構で組み合わせたBi-level Learnable LLM Plannerフレームワークを提案する。 このフレームワークには、高レベルのガイド原則を取得するためのプランナーとリフレクタと、パーソナライゼーションを計画するためのアクタ・クリティカルコンポーネントが含まれている。 大規模な実験は、長期的勧告を計画する学習におけるフレームワークの優位性を検証する。

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