論文の概要: Leveraging LLM Reasoning Enhances Personalized Recommender Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.00802v1
• Date: Mon, 22 Jul 2024 20:18:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-19 05:18:32.808037
• Title: Leveraging LLM Reasoning Enhances Personalized Recommender Systems
• Title（参考訳）: LLM推論の活用はパーソナライズされたレコメンダシステムを促進する
• Authors: Alicia Y. Tsai, Adam Kraft, Long Jin, Chenwei Cai, Anahita Hosseini, Taibai Xu, Zemin Zhang, Lichan Hong, Ed H. Chi, Xinyang Yi,
• Abstract要約: 本稿では,レコメンデーションシステム (RecSys) におけるLarge Language Models (LLMs) の推論の適用が,大きな課題であることを示す。 本研究では、RecSysの推論をよりよく理解し、タスク品質がどのように改善されるかを示すために、いくつかの側面について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.765908301183188
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advancements have showcased the potential of Large Language Models (LLMs) in executing reasoning tasks, particularly facilitated by Chain-of-Thought (CoT) prompting. While tasks like arithmetic reasoning involve clear, definitive answers and logical chains of thought, the application of LLM reasoning in recommendation systems (RecSys) presents a distinct challenge. RecSys tasks revolve around subjectivity and personalized preferences, an under-explored domain in utilizing LLMs' reasoning capabilities. Our study explores several aspects to better understand reasoning for RecSys and demonstrate how task quality improves by utilizing LLM reasoning in both zero-shot and finetuning settings. Additionally, we propose RecSAVER (Recommender Systems Automatic Verification and Evaluation of Reasoning) to automatically assess the quality of LLM reasoning responses without the requirement of curated gold references or human raters. We show that our framework aligns with real human judgment on the coherence and faithfulness of reasoning responses. Overall, our work shows that incorporating reasoning into RecSys can improve personalized tasks, paving the way for further advancements in recommender system methodologies.
• Abstract（参考訳）: 最近の進歩は、推論タスクの実行におけるLarge Language Models (LLMs) の可能性を示しており、特にChain-of-Thought (CoT) のプロンプトによって促進されている。 算術的推論のようなタスクは明確で決定的な答えと思考の論理的連鎖を含むが、レコメンデーションシステム(RecSys)におけるLLM推論の適用は、明確な課題である。 RecSysタスクは、LLMの推論能力を活用するための未探索領域である主観性とパーソナライズされた嗜好を中心に展開される。 本研究では、RecSysの推論をよりよく理解し、ゼロショットと微調整の両方でLCM推論を利用することで、タスク品質がどのように改善されるかを実証する。 また,レコメンダシステムの自動検証とレーダ評価(RecSAVER, Recommender Systems Automatic Verification and Evaluation of Reasoning)を提案する。 我々の枠組みは、推論応答の一貫性と忠実性に関する実際の人間の判断と一致していることを示す。 全体としては、RecSysに推論を組み込むことで、パーソナライズされたタスクを改善し、レコメンデーションシステム方法論のさらなる進歩の道を開くことができることを示す。

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