論文の概要: Guided Profile Generation Improves Personalization with LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.13093v1
• Date: Thu, 19 Sep 2024 21:29:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-07 12:03:17.493846
• Title: Guided Profile Generation Improves Personalization with LLMs
• Title（参考訳）: LLMによるパーソナライズ向上のためのガイドプロファイル生成
• Authors: Jiarui Zhang,
• Abstract要約: 勧告、ランク付け、Eコマースプラットフォームを含む現代の商業システムでは、パーソナライズコンテキストを大型言語モデル(LLM)への入力として取り入れる傾向にある。 本稿では,自然言語で個人プロファイルを生成するための汎用手法であるGPGを提案する。 実験の結果,GAGはLLMのパーソナライズ能力を向上させることが示され,例えば,LLMを生の個人的コンテキストで直接供給するよりも,個人の嗜好を予測する上で37%の精度が向上することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2685922749445617
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In modern commercial systems, including Recommendation, Ranking, and E-Commerce platforms, there is a trend towards improving customer experiences by incorporating Personalization context as input into Large Language Models (LLMs). However, LLMs often struggle to effectively parse and utilize sparse and complex personal context without additional processing or contextual enrichment, underscoring the need for more sophisticated context understanding mechanisms. In this work, we propose Guided Profile Generation (GPG), a general method designed to generate personal profiles in natural language. As is observed, intermediate guided profile generation enables LLMs to summarize, and extract the important, distinctive features from the personal context into concise, descriptive sentences, precisely tailoring their generation more closely to an individual's unique habits and preferences. Our experimental results show that GPG improves LLM's personalization ability across different tasks, for example, it increases 37% accuracy in predicting personal preference compared to directly feeding the LLMs with raw personal context.
• Abstract（参考訳）: Recommendation, Ranking, E-Commerce プラットフォームを含む現代の商業システムでは,Large Language Models (LLMs) への入力としてパーソナライズコンテキストを組み込むことで,顧客エクスペリエンスを向上させる傾向にある。 しかし、LLMは、より洗練された文脈理解機構の必要性を強調し、追加の処理や文脈の豊かさなしに、スパースで複雑な個人的コンテキストを効果的に解析し利用することに苦慮することが多い。 本研究では,自然言語で個人プロファイルを生成するための汎用手法であるGPGを提案する。 観察されるように、中間的なガイド付きプロファイル生成により、LLMは個人のコンテキストから重要な特徴を簡潔で記述的な文に要約し、抽出し、個人の固有の習慣や好みにより密に調整することができる。 実験の結果,GAGはLLMのパーソナライズ能力を向上させることが示され,例えば,LLMを生の個人的コンテキストで直接供給するよりも,個人の嗜好を予測する上で37%の精度が向上することがわかった。

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