論文の概要: Large Language Model Driven Recommendation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.10946v1
- Date: Tue, 20 Aug 2024 15:36:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-21 13:05:41.876861
- Title: Large Language Model Driven Recommendation
- Title(参考訳): 大規模言語モデル駆動レコメンデーション
- Authors: Anton Korikov, Scott Sanner, Yashar Deldjoo, Zhankui He, Julian McAuley, Arnau Ramisa, Rene Vidal, Mahesh Sathiamoorthy, Atoosa Kasrizadeh, Silvia Milano, Francesco Ricci,
- Abstract要約: 言語主導のレコメンデーションの出現は、リコメンデーションのための自然言語(NL)インタラクションの使用を解放した。
この章では、LLMの一般NL能力が、高度にパーソナライズされたRSを構築する新しい機会を導く方法について論じる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 34.45328907249946
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: While previous chapters focused on recommendation systems (RSs) based on standardized, non-verbal user feedback such as purchases, views, and clicks -- the advent of LLMs has unlocked the use of natural language (NL) interactions for recommendation. This chapter discusses how LLMs' abilities for general NL reasoning present novel opportunities to build highly personalized RSs -- which can effectively connect nuanced and diverse user preferences to items, potentially via interactive dialogues. To begin this discussion, we first present a taxonomy of the key data sources for language-driven recommendation, covering item descriptions, user-system interactions, and user profiles. We then proceed to fundamental techniques for LLM recommendation, reviewing the use of encoder-only and autoregressive LLM recommendation in both tuned and untuned settings. Afterwards, we move to multi-module recommendation architectures in which LLMs interact with components such as retrievers and RSs in multi-stage pipelines. This brings us to architectures for conversational recommender systems (CRSs), in which LLMs facilitate multi-turn dialogues where each turn presents an opportunity not only to make recommendations, but also to engage with the user in interactive preference elicitation, critiquing, and question-answering.
- Abstract(参考訳): 以前の章では、購入、ビュー、クリックなど、標準化された非言語的ユーザフィードバックに基づくレコメンデーションシステム(RS)に焦点を当てていたが、LLMの出現により、レコメンデーションのための自然言語(NL)インタラクションの使用が解き放たれた。この章では、LLMの一般的なNL推論能力が、高度にパーソナライズされたRSを構築する新しい機会である、いかにして、ナンスされた多様なユーザの好みを、対話的な対話を通じて、効果的にアイテムに結び付けることができるかを論じる。
この議論を始めるために、まず言語による推薦のための主要なデータソースの分類を示し、項目記述、ユーザ・システム間相互作用、ユーザプロファイルについて述べる。
次に,LLMレコメンデーションの基本技術について検討し,エンコーダのみのレコメンデーションと自動回帰LLMレコメンデーションを調整および未調整の両方で利用する方法について検討する。
その後、マルチステージパイプラインにおいて、LLMがレトリバーやRSなどのコンポーネントと相互作用するマルチモジュールレコメンデーションアーキテクチャに移行する。
これにより、対話型レコメンデーションシステム(CRS)のアーキテクチャが実現し、LLMは、各ターンがレコメンデーションを行うだけでなく、対話型リコメンデーション、クオリティリング、質問応答を行う機会を提示するマルチターン対話を促進する。
関連論文リスト
- Item-Language Model for Conversational Recommendation [10.256524103913666]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-05T01:35:50Z) - Reindex-Then-Adapt: Improving Large Language Models for Conversational Recommendation [50.19602159938368]
大規模言語モデル(LLM)は、会話レコメンデーションシステムに革命をもたらしている。
本稿では,マルチトークンのタイトルを単一トークンに変換するReindex-Then-Adapt(RTA)フレームワークを提案する。
本フレームワークでは,3つの対話推薦データセットの精度向上を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-20T15:37:55Z) - A Multi-Agent Conversational Recommender System [47.49330334611104]
マルチエージェント対話型レコメンダシステム(MACRS)を提案する。
まず,4つのLCMエージェントをベースとした対話フローを制御可能なマルチエージェント行動計画フレームワークを設計する。
第2に,ユーザのフィードバックを生かしたユーザフィードバック対応のリフレクション機構を提案し,従来からある誤りを推論し,対話行動計画の調整を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-02T04:20:13Z) - LLM-Rec: Personalized Recommendation via Prompting Large Language Models [62.481065357472964]
大きな言語モデル(LLM)は、常識的な知識と推論を活用する能力を示した。
大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、コモンセンスの知識と推論を活用できることを顕著に示している。
本研究では,パーソナライズされたテキストベースのレコメンデーションを改善するために,テキストエンリッチメントの4つの異なる促進戦略を取り入れた新しいアプローチ LLM-Rec を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-24T18:47:38Z) - 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) - Rethinking the Evaluation for Conversational Recommendation in the Era
of Large Language Models [115.7508325840751]
近年の大規模言語モデル(LLM)の成功は、より強力な対話レコメンデーションシステム(CRS)を開発する大きな可能性を示している。
本稿では,ChatGPTの会話レコメンデーションへの活用について検討し,既存の評価プロトコルが不十分であることを明らかにする。
LLMをベースとしたユーザシミュレータを用いた対話型評価手法iEvaLMを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-22T15:12:43Z) - Leveraging Large Language Models in Conversational Recommender Systems [9.751217336860924]
Conversational Recommender System (CRS)は、リアルタイムのマルチターン対話を通じてシステムと対話できるようにすることにより、ユーザに対して透明性とコントロールを向上する。
大言語モデル(LLM)は、自然に会話し、世界知識と常識推論を言語理解に組み込むという前例のない能力を示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-13T16:40:07Z) - PALR: Personalization Aware LLMs for Recommendation [7.407353565043918]
PALRは、ユーザ履歴の振る舞い(クリック、購入、評価など)と大きな言語モデル(LLM)を組み合わせることで、ユーザの好むアイテムを生成することを目的としている。
我々のソリューションは、様々なシーケンシャルなレコメンデーションタスクにおいて最先端のモデルよりも優れています。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-12T17:21:33Z) - 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) - Chat-REC: Towards Interactive and Explainable LLMs-Augmented Recommender
System [11.404192885921498]
Chat-Recは会話レコメンデーションシステムを構築するための新しいパラダイムである。
Chat-Recは、ユーザの好みを学習し、ユーザと製品間の接続を確立するのに有効である。
実験では、Chat-Recはトップkレコメンデーションの結果を効果的に改善し、ゼロショット評価予測タスクでより良いパフォーマンスを発揮する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-25T17:37:43Z)
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。