論文の概要: Maximizing User Experience with LLMOps-Driven Personalized Recommendation Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.00903v1
- Date: Mon, 1 Apr 2024 04:13:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-03 23:26:11.504673
- Title: Maximizing User Experience with LLMOps-Driven Personalized Recommendation Systems
- Title(参考訳): LLMOpsによるパーソナライズドレコメンデーションシステムによるユーザエクスペリエンスの最大化
- Authors: Chenxi Shi, Penghao Liang, Yichao Wu, Tong Zhan, Zhengyu Jin,
- Abstract要約: LLMOpsをパーソナライズされたレコメンデーションシステムに統合することは、LLM駆動アプリケーションの管理において大きな進歩を見せている。
このイノベーションは、企業にとっての機会と課題の両方を示し、エンジニアリング技術の複雑さをナビゲートするために専門的なチームを必要とします。
倫理的な考慮にもかかわらず、LLMOpsは広く採用され、より効率的でセキュアな機械学習サービスを約束している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 7.926974917872204
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The integration of LLMOps into personalized recommendation systems marks a significant advancement in managing LLM-driven applications. This innovation presents both opportunities and challenges for enterprises, requiring specialized teams to navigate the complexity of engineering technology while prioritizing data security and model interpretability. By leveraging LLMOps, enterprises can enhance the efficiency and reliability of large-scale machine learning models, driving personalized recommendations aligned with user preferences. Despite ethical considerations, LLMOps is poised for widespread adoption, promising more efficient and secure machine learning services that elevate user experience and shape the future of personalized recommendation systems.
- Abstract(参考訳): LLMOpsをパーソナライズされたレコメンデーションシステムに統合することは、LLM駆動アプリケーションの管理において大きな進歩を見せている。
このイノベーションは、企業の機会と課題の両方を示し、専門チームがデータセキュリティとモデル解釈可能性の優先順位を付けながら、エンジニアリング技術の複雑さをナビゲートする必要がある。
LLMOpsを利用することで、企業は大規模な機械学習モデルの効率性と信頼性を高め、ユーザの好みに合わせてパーソナライズされたレコメンデーションを推進できる。
倫理的な考慮にもかかわらず、LLMOpsは広く採用され、ユーザエクスペリエンスを高め、パーソナライズされたレコメンデーションシステムの未来を形成する、より効率的でセキュアな機械学習サービスを約束している。
関連論文リスト
- Knowledge Adaptation from Large Language Model to Recommendation for Practical Industrial Application [54.984348122105516]
大規模テキストコーパスで事前訓練されたLarge Language Models (LLMs) は、推奨システムを強化するための有望な道を示す。
オープンワールドの知識と協調的な知識を相乗化するLlm-driven knowlEdge Adaptive RecommeNdation (LEARN) フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-07T04:00:30Z) - Intelligent Classification and Personalized Recommendation of E-commerce Products Based on Machine Learning [2.152073242131379]
本稿では、eコマース、コンテンツ情報、メディアドメインにおけるパーソナライズされたレコメンデーションシステムの重要性と応用について考察する。
データプライバシ、アルゴリズムバイアス、スケーラビリティ、コールドスタート問題など、Eコマースにおいてパーソナライズされたレコメンデーションシステムに直面する課題を概説する。
本稿では、BERTモデルと近隣のアルゴリズムを利用したパーソナライズされたレコメンデーションシステムの概要を述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-28T12:02:45Z) - PerOS: Personalized Self-Adapting Operating Systems in the Cloud [0.0]
大規模な言語モデル(LLM)機能を備えたパーソナライズされたOSであるPerOSを提案する。
PerOSは、宣言型インターフェース、自己適応型カーネル、スケーラブルなクラウド中心アーキテクチャにおけるセキュアなデータ管理を通じて、プライバシと個人情報を保護しながら、カスタマイズされたユーザエクスペリエンスを提供することを目指している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-26T20:10:31Z) - Empowering Autonomous Driving with Large Language Models: A Safety Perspective [82.90376711290808]
本稿では,Large Language Models (LLM) の自律運転システムへの統合について検討する。
LLMは行動計画におけるインテリジェントな意思決定者であり、文脈的安全学習のための安全検証シールドを備えている。
適応型LLM条件モデル予測制御(MPC)と状態機械を用いたLLM対応対話型行動計画スキームという,シミュレーション環境における2つの重要な研究について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-28T03:13:09Z) - Recommender Systems in the Era of Large Language Models (LLMs) [62.0129013439038]
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) - 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) - Recommendation as Instruction Following: A Large Language Model
Empowered Recommendation Approach [83.62750225073341]
我々は、大規模言語モデル(LLM)による指示としてレコメンデーションを考える。
まず、ユーザの好み、意図、タスクフォーム、コンテキストを自然言語で記述するための一般的な命令形式を設計する。
そして、39の命令テンプレートを手動で設計し、大量のユーザ個人化された命令データを自動的に生成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-11T17:39:07Z) - Horizontal Federated Learning and Secure Distributed Training for
Recommendation System with Intel SGX [0.688204255655161]
勧告システムは我々の社会に多くの応用がある。
レコメンデーションシステムのモデル構築は、ユーザのデータとは分離できないことが多い。
データセキュリティを確保しつつ、分散レコメンデーションシステムをトレーニングする方法は、緊急に解決すべき問題となっている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-11T14:07:36Z) - Reinforcement Learning for Strategic Recommendations [32.73903761398027]
ストラテジックレコメンデーション(SR)とは、知的エージェントがユーザのシーケンシャルな行動や活動を観察し、いつ、どのように相互作用するかを決めて、ユーザとビジネスの両方の長期的な目的を最適化する問題を指す。
Adobeリサーチでは、関心点の推薦、チュートリアルレコメンデーション、マルチメディア編集ソフトウェアにおける次のステップガイダンス、ライフタイムバリューの最適化のための広告レコメンデーションなど、さまざまなユースケースでこのようなシステムを実装してきました。
ユーザのシーケンシャルな振る舞いをモデル化したり、いつ介入するかを決め、ユーザに迷惑をかけずにレコメンデーションを提示したり、オフラインでポリシーを評価するなど、これらのシステム構築には多くの研究課題がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-15T20:45:48Z) - Unsupervised Model Personalization while Preserving Privacy and
Scalability: An Open Problem [55.21502268698577]
本研究では,非教師なしモデルパーソナライゼーションの課題について検討する。
この問題を探求するための新しいDual User-Adaptation Framework(DUA)を提供する。
このフレームワークは、サーバ上のモデルパーソナライズとユーザデバイス上のローカルデータ正規化に柔軟にユーザ適応を分散させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-30T09:35:12Z) - Developing a Recommendation Benchmark for MLPerf Training and Inference [16.471395965484145]
我々は、Theerferf Training and Inference Suitesの業界関連レコメンデーションベンチマークを定義することを目指している。
本稿では、パーソナライズされたレコメンデーションシステムのための望ましいモデリング戦略を合成する。
我々はレコメンデーションモデルアーキテクチャとデータセットの望ましい特徴を概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-16T17:13:00Z)
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。