論文の概要: The Moral Case for Using Language Model Agents for Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12123v2
• Date: Thu, 17 Oct 2024 22:06:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 17:07:36.083179
• Title: The Moral Case for Using Language Model Agents for Recommendation
• Title（参考訳）: 言語モデルエージェントを推薦に用いたモラルケース
• Authors: Seth Lazar, Luke Thorburn, Tian Jin, Luca Belli,
• Abstract要約: 既存のレコメンデーターは、大量監視、集中力、狭い行動主義に陥り、ユーザーエージェンシーを侵害する。 自然言語で表現されたユーザの好みや値にマッチしたコンテンツのソースとキュレートには,言語モデル(LM)エージェントを使用します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.171497648710294
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Our information and communication environment has fallen short of the ideals that networked global communication might have served. Identifying all the causes of its pathologies is difficult, but existing recommender systems very likely play a contributing role. In this paper, which draws on the normative tools of philosophy of computing, informed by empirical and technical insights from natural language processing and recommender systems, we make the moral case for an alternative approach. We argue that existing recommenders incentivise mass surveillance, concentrate power, fall prey to narrow behaviourism, and compromise user agency. Rather than just trying to avoid algorithms entirely, or to make incremental improvements to the current paradigm, researchers and engineers should explore an alternative paradigm: the use of language model (LM) agents to source and curate content that matches users' preferences and values, expressed in natural language. The use of LM agents for recommendation poses its own challenges, including those related to candidate generation, computational efficiency, preference modelling, and prompt injection. Nonetheless, if implemented successfully LM agents could: guide us through the digital public sphere without relying on mass surveillance; shift power away from platforms towards users; optimise for what matters instead of just for behavioural proxies; and scaffold our agency instead of undermining it.
• Abstract（参考訳）: 我々の情報とコミュニケーション環境は、ネットワーク化されたグローバル通信が提供したであろう理想に欠けています。 病理のすべての原因を特定することは難しいが、既存のレコメンデーションシステムは貢献する役割を担っている可能性が高い。 本稿では,自然言語処理やレコメンデーションシステムから経験的および技術的知見を取り入れた,計算哲学の規範的ツールを基礎として,新たなアプローチのモラルを論じる。 既存のレコメンデーターは、大量監視、集中力、狭い行動主義に陥り、ユーザーエージェンシーを侵害する。 アルゴリズムを完全に回避したり、現在のパラダイムを漸進的に改善しようとするのではなく、言語モデル(LM)エージェントを使用して、自然言語で表現されたユーザの好みと価値観にマッチしたコンテンツをソースし、キュレートする、という代替パラダイムを探るべきである。 推奨のためのLMエージェントの使用は、候補生成、計算効率、選好モデリング、即時注入など、独自の課題を提起する。 それでも、LMエージェントがうまく実装できれば、大量監視に頼ることなく、デジタル公共空間を案内し、プラットフォームからユーザへとパワーをシフトし、行動プロキシだけでなく、何が重要なのかを最適化し、それを損なうのではなく、私たちのエージェンシーを足場にすることが可能になる。

関連論文リスト

• DPO Learning with LLMs-Judge Signal for Computer Use Agents [9.454381108993832]
  コンピュータ・ユース・エージェント(CUA)は、グラフィカル・ユーザー・インタフェース(GUI)と自動的に対話してタスクを完了させるシステムである。 ローカルマシン上で完全に動作する軽量な視覚言語モデルを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-03T17:27:04Z)
• Persuasion with Large Language Models: a Survey [49.86930318312291]
  大規模言語モデル (LLM) は説得力のあるコミュニケーションに新たな破壊的可能性を生み出している。 政治、マーケティング、公衆衛生、電子商取引、慈善事業などの分野では、LLMシステムズは既に人間レベルや超人的説得力を達成している。 LLMをベースとした説得の現在と将来の可能性は、倫理的・社会的リスクを著しく引き起こす可能性が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-11T10:05:52Z)
• FedDTPT: Federated Discrete and Transferable Prompt Tuning for Black-Box Large Language Models [14.719919025265224]
  特定のシナリオからのデータを調整した大きな言語モデル(LLM)は、プライバシリークのリスクを引き起こす。 ブラックボックス大言語モデルに対して,フェデレートされた離散的かつ転送可能なプロンプトチューニングであるFedDTPTを初めて提案する。 提案手法は,ブラックボックス設定における非IDデータに対する高い精度,通信オーバーヘッドの低減,ロバスト性を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-01T19:19:23Z)
• Large Language Model as a Catalyst: A Paradigm Shift in Base Station Siting Optimization [62.16747639440893]
  大規模言語モデル(LLM)とその関連技術は、特に迅速な工学とエージェント工学の領域において進歩している。 提案するフレームワークは、検索拡張生成(RAG)を組み込んで、ドメイン固有の知識を取得してソリューションを生成するシステムの能力を高める。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-07T08:43:32Z)
• Lifelong Personalized Low-Rank Adaptation of Large Language Models for Recommendation [50.837277466987345]
  我々は、推奨のために大規模言語モデル(LLM)の分野に焦点を当てる。 ユーザ毎に独立したLoRAを管理するPersonalized LoRAモジュールを組み込んだRecLoRAを提案する。 また、Few2Many Learning Strategyを設計し、従来のレコメンデーションモデルをレンズとして使用して、小さなトレーニングスペースをフルスペースに拡大する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-07T04:20:28Z)
• Robust Utility-Preserving Text Anonymization Based on Large Language Models [80.5266278002083]
  機密情報を含む匿名化は、幅広いアプリケーションにとって不可欠である。 既存の技術は、大規模言語モデルの再識別能力の新たな課題に直面している。 本稿では,プライバシ評価器,ユーティリティ評価器,最適化コンポーネントの3つの重要なコンポーネントで構成されるフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-16T14:28:56Z)
• Large Language Models for Power Scheduling: A User-Centric Approach [6.335540414370735]
  本稿では、任意のユーザの音声要求(VRQ)をリソース割り当てベクトルに変換することで、リソーススケジューリング問題に対する新しいアーキテクチャを提案する。 具体的には、要求を最適化問題(OP)に変換するためのLLM意図認識エージェント、LLM OPパラメータ識別エージェント、OP解決エージェントを設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-29T15:47:28Z)
• Opt-Out: Investigating Entity-Level Unlearning for Large Language Models via Optimal Transport [37.172662930947446]
  大規模言語モデルは不注意にも、ユーザに対してプライベートで機密性の高い情報を開示する。 最適なトランスポートベースのアンラーニング手法であるOpt-Outを導入する。 また、最初のエンティティレベルの未学習データセットも提示する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-18T06:54:05Z)
• The Frontier of Data Erasure: Machine Unlearning for Large Language Models [56.26002631481726]
  大規模言語モデル(LLM)はAIの進歩の基礎となっている。 LLMは機密情報、偏見情報、著作権情報を記憶し、広めることによってリスクを生じさせる。 機械学習は、これらの懸念を軽減するための最先端のソリューションとして現れます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-23T09:26:15Z)
• Recourse for reclamation: Chatting with generative language models [2.877217169371665]
  生成言語モデルにアルゴリズム・リコースの概念を拡張します。 我々は,毒性フィルタリングのしきい値を動的に設定することで,希望する予測を実現する新しいメカニズムをユーザに提供する。 提案手法の可能性を実証したパイロット実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-21T15:14:25Z)
• Bayesian Preference Elicitation with Language Models [82.58230273253939]
  本稿では,BOEDを用いて情報的質問の選択を案内するフレームワークOPENと,特徴抽出のためのLMを紹介する。 ユーザスタディでは,OPEN が既存の LM- や BOED をベースとした選好手法よりも優れていることが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-08T18:57:52Z)
• Emerging Synergies Between Large Language Models and Machine Learning in Ecommerce Recommendations [19.405233437533713]
  大規模言語モデル(LLM)は、言語理解と生成の基本的なタスクにおいて優れた機能を持つ。 機能エンコーダとしてLLMを用いたユーザとアイテムの表現を学習するための代表的なアプローチを提案する。 次に、協調フィルタリング強化レコメンデーションシステムのためのLLM技術の最新技術について概説した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-05T08:31:00Z)
• Self-Play Fine-Tuning Converts Weak Language Models to Strong Language Models [52.98743860365194]
  本稿では,SPIN(Self-Play fIne-tuNing)と呼ばれるファインチューニング手法を提案する。 SPINの中心には自己再生機構があり、LLMは自身のインスタンスと対戦することでその能力を洗練させる。 このことは、自己プレイの約束に光を当て、熟練した相手を必要とせずに、LSMにおける人間レベルのパフォーマンスの達成を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-02T18:53:13Z)
• Adapting LLMs for Efficient, Personalized Information Retrieval: Methods and Implications [0.7832189413179361]
  LLM(Large Language Models)は、人間に似たテキストの理解と生成に優れた言語モデルである。 本稿では,言語モデル(LLM)と情報検索(IR)システムの統合戦略について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-21T02:01:01Z)
• On Generative Agents in Recommendation [58.42840923200071]
  Agent4Recは、Large Language Modelsに基づいたレコメンデーションのユーザーシミュレータである。 各エージェントは、ページ単位でパーソナライズされた推奨モデルと対話する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-16T06:41:16Z)
• Language Agent Tree Search Unifies Reasoning Acting and Planning in Language Models [31.509994889286183]
  我々はLanguage Agent Tree Search (LATS)を紹介した。Language Agent Tree Search (LATS)は、推論、行動、計画において言語モデル(LM)の能力を相乗化する最初の一般的なフレームワークである。 当社のアプローチの重要な特徴は、より意図的で適応的な問題解決メカニズムを提供する外部フィードバック環境の導入である。 LATSは、GPT-4でHumanEval上でプログラミングするための最先端パス@1精度(92.7%)を達成し、GPTによるWebShop上のWebナビゲーションの勾配ベースの微調整に匹敵する勾配なし性能(平均スコア75.9)を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-06T17:55:11Z)
• Retroformer: Retrospective Large Language Agents with Policy Gradient Optimization [103.70896967077294]
  本稿では,レトロスペクティブモデルを学習することで,大規模言語エージェントを強化するための原則的枠組みを提案する。 提案するエージェントアーキテクチャは,事前学習した言語モデルを微調整するために,複数の環境やタスクにまたがる報酬から学習する。 様々なタスクの実験結果から、言語エージェントは時間とともに改善することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-04T06:14:23Z)
• Exploring Large Language Model for Graph Data Understanding in Online Job Recommendations [63.19448893196642]
  本稿では,大規模言語モデルが提供するリッチな文脈情報と意味表現を利用して行動グラフを解析する新しいフレームワークを提案する。 この機能を利用することで、個々のユーザに対してパーソナライズされた、正確なジョブレコメンデーションが可能になる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-10T11:29:41Z)
• 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)
• Just Fine-tune Twice: Selective Differential Privacy for Large Language Models [69.66654761324702]
  本稿では,大規模なトランスフォーマーベース言語モデルのためのSDPを実現するための,シンプルで効果的なジャストファイントゥンツースプライバシ機構を提案する。 実験により, カナリア挿入攻撃に対して頑健でありながら, 高い性能が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-15T22:36:55Z)

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。