論文の概要: Item-Language Model for Conversational Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02844v1
• Date: Wed, 5 Jun 2024 01:35:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 22:26:58.678656
• Title: Item-Language Model for Conversational Recommendation
• Title（参考訳）: 対話レコメンデーションのための項目言語モデル
• Authors: Li Yang, Anushya Subbiah, Hardik Patel, Judith Yue Li, Yanwei Song, Reza Mirghaderi, Vikram Aggarwal,
• Abstract要約: ユーザインタラクション信号をエンコードするテキスト整列アイテム表現を生成するために,ILM(Item-Language Model)を提案する。 項目エンコーダにおける言語アライメントの重要性とユーザインタラクション知識の両立を実証する広範な実験を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.256524103913666
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large-language Models (LLMs) have been extremely successful at tasks like complex dialogue understanding, reasoning and coding due to their emergent abilities. These emergent abilities have been extended with multi-modality to include image, audio, and video capabilities. Recommender systems, on the other hand, have been critical for information seeking and item discovery needs. Recently, there have been attempts to apply LLMs for recommendations. One difficulty of current attempts is that the underlying LLM is usually not trained on the recommender system data, which largely contains user interaction signals and is often not publicly available. Another difficulty is user interaction signals often have a different pattern from natural language text, and it is currently unclear if the LLM training setup can learn more non-trivial knowledge from interaction signals compared with traditional recommender system methods. Finally, it is difficult to train multiple LLMs for different use-cases, and to retain the original language and reasoning abilities when learning from recommender system data. To address these three limitations, we propose an Item-Language Model (ILM), which is composed of an item encoder to produce text-aligned item representations that encode user interaction signals, and a frozen LLM that can understand those item representations with preserved pretrained knowledge. We conduct extensive experiments which demonstrate both the importance of the language-alignment and of user interaction knowledge in the item encoder.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、複雑な対話理解、推論、コーディングといったタスクにおいて、その創発的な能力によって非常に成功した。 これらの創発的能力は、画像、オーディオ、ビデオ機能を含むマルチモードで拡張されている。 一方、レコメンダシステムは、情報検索やアイテム発見のニーズに対して重要な役割を担っている。 近年,レコメンデーションにLLMを適用しようとする試みがある。 現在の試みの難しさの1つは、LLMが通常、ユーザーインタラクション信号を含むレコメンデータシステムデータでトレーニングされていないことであり、一般には利用できないことが多いことである。 もう1つの困難は、ユーザインタラクション信号が自然言語のテキストと異なるパターンを持っていることであり、LLMトレーニング設定が従来のレコメンデータシステム手法と比較して、インタラクション信号からより簡単な知識を学べるかは、現時点では不明である。 最後に、複数のLDMを異なるユースケースで訓練することは困難であり、レコメンデーションシステムデータから学習する際、元の言語と推論能力を維持することは困難である。 これら3つの制約に対処するために,ユーザインタラクション信号をエンコードするテキスト整列アイテム表現を生成するアイテムエンコーダと,保存済みの知識でこれらのアイテム表現を理解可能な凍結LDMからなるアイテムランゲージモデル(ILM)を提案する。 項目エンコーダにおける言語アライメントの重要性とユーザインタラクション知識の両立を実証する広範な実験を行う。

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