Fugu-MT 論文翻訳(概要): How Reliable is Your Simulator? Analysis on the Limitations of Current LLM-based User Simulators for Conversational Recommendation

論文の概要: How Reliable is Your Simulator? Analysis on the Limitations of Current LLM-based User Simulators for Conversational Recommendation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.16416v1
Date: Mon, 25 Mar 2024 04:21:06 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-26 16:07:18.755161
Title: How Reliable is Your Simulator? Analysis on the Limitations of Current LLM-based User Simulators for Conversational Recommendation
Title（参考訳）: シミュレーションはどの程度信頼性が高いか? : 会話推薦のための現在のLCMベースユーザシミュレータの限界の分析
Authors: Lixi Zhu, Xiaowen Huang, Jitao Sang,
Abstract要約: 本稿では,対話型レコメンダシステムのためのユーザシミュレータ構築におけるLarge Language Modelsの使用制限について分析する。会話履歴やユーザシミュレータの応答で発生するデータ漏洩は,評価結果を膨らませる結果となる。そこで我々はSimpleUserSimを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 14.646529557978512
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Conversational Recommender System (CRS) interacts with users through natural language to understand their preferences and provide personalized recommendations in real-time. CRS has demonstrated significant potential, prompting researchers to address the development of more realistic and reliable user simulators as a key focus. Recently, the capabilities of Large Language Models (LLMs) have attracted a lot of attention in various fields. Simultaneously, efforts are underway to construct user simulators based on LLMs. While these works showcase innovation, they also come with certain limitations that require attention. In this work, we aim to analyze the limitations of using LLMs in constructing user simulators for CRS, to guide future research. To achieve this goal, we conduct analytical validation on the notable work, iEvaLM. Through multiple experiments on two widely-used datasets in the field of conversational recommendation, we highlight several issues with the current evaluation methods for user simulators based on LLMs: (1) Data leakage, which occurs in conversational history and the user simulator's replies, results in inflated evaluation results. (2) The success of CRS recommendations depends more on the availability and quality of conversational history than on the responses from user simulators. (3) Controlling the output of the user simulator through a single prompt template proves challenging. To overcome these limitations, we propose SimpleUserSim, employing a straightforward strategy to guide the topic toward the target items. Our study validates the ability of CRS models to utilize the interaction information, significantly improving the recommendation results.
Abstract（参考訳）: Conversational Recommender System (CRS)は、自然言語を使ってユーザの好みを理解し、リアルタイムにパーソナライズされたレコメンデーションを提供する。 CRSは大きな可能性を示しており、研究者はより現実的で信頼性の高いユーザーシミュレータの開発を重要視している。近年、LLM(Large Language Models)の能力は様々な分野で注目を集めている。同時に、LLMをベースとしたユーザシミュレータの構築も進められている。これらの作品はイノベーションを示す一方で、注意を要する一定の制限も伴っている。本研究では,LCS のユーザシミュレータ構築における LLM の使用限界を分析し,今後の研究を導くことを目的とする。この目的を達成するために、我々は注目すべき業績であるiEvaLMの分析的検証を行う。会話レコメンデーションの分野で広く使われている2つのデータセットに関する複数の実験を通じて、LLMに基づくユーザシミュレータの現在の評価手法に関するいくつかの問題点を強調した。 2) CRSレコメンデーションの成功は,ユーザシミュレータからの応答よりも,会話履歴の可用性と品質に大きく依存する。 (3) ユーザシミュレータの出力を単一のプロンプトテンプレートで制御することは困難である。これらの制限を克服するため,SimpleUserSimを提案する。本研究は,CRSモデルによるインタラクション情報の利用能力を検証し,推奨結果を大幅に改善するものである。

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