Fugu-MT 論文翻訳(概要): Privacy in LLM-based Recommendation: Recent Advances and Future Directions

論文の概要: Privacy in LLM-based Recommendation: Recent Advances and Future Directions

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.01363v1
Date: Mon, 3 Jun 2024 14:31:47 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-05 22:49:47.407723
Title: Privacy in LLM-based Recommendation: Recent Advances and Future Directions
Title（参考訳）: LLMによるリコメンデーションのプライバシ:最近の進歩と今後の方向性
Authors: Sichun Luo, Wei Shao, Yuxuan Yao, Jian Xu, Mingyang Liu, Qintong Li, Bowei He, Maolin Wang, Guanzhi Deng, Hanxu Hou, Xinyi Zhang, Linqi Song,
Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は従来のレコメンデーションモデルと統合され、レコメンデーション性能が向上した。本稿では,LLMに基づくレコメンデーションにおけるプライバシの最近の進歩を概観し,プライバシ攻撃と保護機構に分類する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 28.74960063808577
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Nowadays, large language models (LLMs) have been integrated with conventional recommendation models to improve recommendation performance. However, while most of the existing works have focused on improving the model performance, the privacy issue has only received comparatively less attention. In this paper, we review recent advancements in privacy within LLM-based recommendation, categorizing them into privacy attacks and protection mechanisms. Additionally, we highlight several challenges and propose future directions for the community to address these critical problems.
Abstract（参考訳）: 近年,大規模言語モデル (LLM) と従来のレコメンデーションモデルが統合され,レコメンデーション性能が向上している。しかしながら、既存の作業の多くはモデルパフォーマンスの改善に重点を置いているものの、プライバシ問題は比較的少ない関心しか寄せられていない。本稿では,LLMに基づくレコメンデーションにおけるプライバシの最近の進歩を概観し,プライバシ攻撃と保護機構に分類する。さらに、いくつかの課題を強調し、これらの重要な問題に対処するためのコミュニティの今後の方向性を提案する。

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