論文の概要: SLMRec: Empowering Small Language Models for Sequential Recommendation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17890v2
- Date: Thu, 03 Oct 2024 21:00:05 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-07 15:07:28.640467
- Title: SLMRec: Empowering Small Language Models for Sequential Recommendation
- Title（参考訳）: SLMRec: シークエンシャルレコメンデーションのための小さな言語モデル
- Authors: Wujiang Xu, Qitian Wu, Zujie Liang, Jiaojiao Han, Xuying Ning, Yunxiao Shi, Wenfang Lin, Yongfeng Zhang,
- Abstract要約: シーケンシャルレコメンデーションタスクでは、過去のインタラクションを考慮して、ユーザが対話する可能性のある次の項目を予測する。
最近の研究は、LCMがシーケンシャルレコメンデーションシステムに与える影響を実証している。
LLM の巨大なサイズのため、現実のプラットフォームに LLM ベースのモデルを適用するのは非効率で実用的ではない。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.51895517016953
- License:
- Abstract: Sequential Recommendation (SR) task involves predicting the next item a user is likely to interact with, given their past interactions. The SR models examine the sequence of a user's actions to discern more complex behavioral patterns and temporal dynamics. Recent research demonstrates the great impact of LLMs on sequential recommendation systems, either viewing sequential recommendation as language modeling or serving as the backbone for user representation. Although these methods deliver outstanding performance, there is scant evidence of the necessity of a large language model and how large the language model is needed, especially in the sequential recommendation scene. Meanwhile, due to the huge size of LLMs, it is inefficient and impractical to apply a LLM-based model in real-world platforms that often need to process billions of traffic logs daily. In this paper, we explore the influence of LLMs' depth by conducting extensive experiments on large-scale industry datasets. Surprisingly, our motivational experiments reveal that most intermediate layers of LLMs are redundant, indicating that pruning the remaining layers can still maintain strong performance. Motivated by this insight, we empower small language models for SR, namely SLMRec, which adopt a simple yet effective knowledge distillation method. Moreover, SLMRec is orthogonal to other post-training efficiency techniques, such as quantization and pruning, so that they can be leveraged in combination. Comprehensive experimental results illustrate that the proposed SLMRec model attains the best performance using only 13% of the parameters found in LLM-based recommendation models while simultaneously achieving up to 6.6x and 8.0x speedups in training and inference time costs, respectively. Besides, we provide a theoretical justification for why small language models can perform comparably to large language models in SR.
- Abstract（参考訳）: 逐次レコメンデーション(SR)タスクは、過去のインタラクションを考慮して、ユーザが対話する可能性のある次の項目を予測することを伴う。
SRモデルは、ユーザの行動のシーケンスを調べ、より複雑な行動パターンと時間的ダイナミクスを識別する。
近年の研究では、LLMが言語モデリングとして逐次レコメンデーションを見るか、ユーザ表現のバックボーンとして機能するかといった、シーケンシャルレコメンデーションシステムに大きく影響していることが示されている。
これらの手法は優れた性能をもたらすが、特にシーケンシャルなレコメンデーションシーンにおいて、大きな言語モデルの必要性と、言語モデルがどれほどの規模で必要とされるかの証拠は乏しい。
一方、LLMの巨大なサイズのため、毎日何十億ものトラフィックログを処理する必要がある実世界のプラットフォームにLLMベースのモデルを適用するのは非効率で非現実的です。
本稿では,LLMが大規模産業データセットに対して広範な実験を行うことで,LLMの深度に与える影響について検討する。
驚くべきことに、我々のモチベーション実験では、LLMのほとんどの中間層は冗長であり、残りの層を刈り取ることは依然として高い性能を維持することができることを示している。
この知見に触発され、簡単な知識蒸留法を採用するSR(SLMRec)の小さな言語モデルに力を与える。
さらに、SLMRecは量子化やプルーニングといった他の訓練後の効率技術と直交しており、それらを組み合わせて利用することができる。
総合的な実験結果から,提案したSLMRecモデルは,LLMに基づく推薦モデルにおいて,最大6.6倍,最大8.0倍の高速化を同時に達成し,最大13%のパラメータで最高の性能を得ることができた。
さらに,小型言語モデルがSRの大規模言語モデルと同等に機能する理由を理論的に正当化する。
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