論文の概要: Can Small Language Models be Good Reasoners for Sequential Recommendation?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04260v2
- Date: Thu, 28 Mar 2024 11:55:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-29 20:43:01.277219
- Title: Can Small Language Models be Good Reasoners for Sequential Recommendation?
- Title（参考訳）: 小言語モデルはシークエンシャルレコメンデーションに役立つか?
- Authors: Yuling Wang, Changxin Tian, Binbin Hu, Yanhua Yu, Ziqi Liu, Zhiqiang Zhang, Jun Zhou, Liang Pang, Xiao Wang,
- Abstract要約: SLIM (Step-by-step knowLedge dIstillation fraMework for recommendation)
より大規模な教師モデルのためのユーザ行動系列に基づくCoTプロンプトを導入する。
教師モデルによって生成される理論的根拠をラベルとして利用し、下流のより小さな学生モデルを蒸留する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.098264212413305
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Large language models (LLMs) open up new horizons for sequential recommendations, owing to their remarkable language comprehension and generation capabilities. However, there are still numerous challenges that should be addressed to successfully implement sequential recommendations empowered by LLMs. Firstly, user behavior patterns are often complex, and relying solely on one-step reasoning from LLMs may lead to incorrect or task-irrelevant responses. Secondly, the prohibitively resource requirements of LLM (e.g., ChatGPT-175B) are overwhelmingly high and impractical for real sequential recommender systems. In this paper, we propose a novel Step-by-step knowLedge dIstillation fraMework for recommendation (SLIM), paving a promising path for sequential recommenders to enjoy the exceptional reasoning capabilities of LLMs in a "slim" (i.e., resource-efficient) manner. We introduce CoT prompting based on user behavior sequences for the larger teacher model. The rationales generated by the teacher model are then utilized as labels to distill the downstream smaller student model (e.g., LLaMA2-7B). In this way, the student model acquires the step-by-step reasoning capabilities in recommendation tasks. We encode the generated rationales from the student model into a dense vector, which empowers recommendation in both ID-based and ID-agnostic scenarios. Extensive experiments demonstrate the effectiveness of SLIM over state-of-the-art baselines, and further analysis showcasing its ability to generate meaningful recommendation reasoning at affordable costs.
- Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は、目立った言語理解と生成能力のために、シーケンシャルなレコメンデーションのための新しい地平を開く。
しかし、LLMによって強化されたシーケンシャルなレコメンデーションをうまく実装するには、まだ多くの課題が解決されるべきである。
第一に、ユーザ行動パターンはしばしば複雑で、LCMからのワンステップ推論のみに依存すると、誤った、あるいはタスク非関連な応答につながる可能性がある。
第2に、LLM(例えばChatGPT-175B)の違法なリソース要件は、真のシーケンシャルなレコメンデーションシステムにとって圧倒的に高く、実用的ではない。
本稿では,レコメンデーションのためのステップ・バイ・ステップのnowLedge dIstillation fraMework(SLIM)を提案する。
より大規模な教師モデルのためのユーザ行動系列に基づくCoTプロンプトを導入する。
そして、教師モデルによって生成される理論的根拠をラベルとして利用して、下流のより小さな学生モデル(例えば、LLaMA2-7B)を蒸留する。
このようにして、学生モデルはレコメンデーションタスクにおけるステップバイステップ推論能力を取得する。
学生モデルから生成した有理を高密度ベクトルにエンコードし、IDベースおよびID非依存のシナリオで推奨する。
SLIMが最先端のベースラインに対する効果を示し、さらに分析することで、安価なコストで有意義なレコメンデーション推論を生成する能力を示している。
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