論文の概要: Large Language Models as Narrative-Driven Recommenders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.13604v1
• Date: Thu, 17 Oct 2024 14:39:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-18 13:21:22.167683
• Title: Large Language Models as Narrative-Driven Recommenders
• Title（参考訳）: ナラティブ駆動型レコメンダとしての大規模言語モデル
• Authors: Lukas Eberhard, Thorsten Ruprechter, Denis Helic,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、一般的な自然言語クエリの処理に優れていることが示されている。 映画レコメンデーション設定において,38個のオープンソース LLM とクローズドソース LLM のパフォーマンスを比較した。 以上の結果から,LLMがコンテキストに関連のある映画レコメンデーションを生成できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.051205673783866146
• License:
• Abstract: Narrative-driven recommenders aim to provide personalized suggestions for user requests expressed in free-form text such as "I want to watch a thriller with a mind-bending story, like Shutter Island." Although large language models (LLMs) have been shown to excel in processing general natural language queries, their effectiveness for handling such recommendation requests remains relatively unexplored. To close this gap, we compare the performance of 38 open- and closed-source LLMs of various sizes, such as LLama 3.2 and GPT-4o, in a movie recommendation setting. For this, we utilize a gold-standard, crowdworker-annotated dataset of posts from reddit's movie suggestion community and employ various prompting strategies, including zero-shot, identity, and few-shot prompting. Our findings demonstrate the ability of LLMs to generate contextually relevant movie recommendations, significantly outperforming other state-of-the-art approaches, such as doc2vec. While we find that closed-source and large-parameterized models generally perform best, medium-sized open-source models remain competitive, being only slightly outperformed by their more computationally expensive counterparts. Furthermore, we observe no significant differences across prompting strategies for most models, underscoring the effectiveness of simple approaches such as zero-shot prompting for narrative-driven recommendations. Overall, this work offers valuable insights for recommender system researchers as well as practitioners aiming to integrate LLMs into real-world recommendation tools.
• Abstract（参考訳）: ナラティブ駆動の推薦者は、自由形式のテキストで表現されたユーザーリクエストに対してパーソナライズされた提案を提供することを目標としている。 大規模言語モデル(LLM)は、一般的な自然言語クエリの処理において優れていることが示されているが、そのようなレコメンデーション要求を処理するための有効性は、まだ明らかになっていない。 このギャップを埋めるために,映画レコメンデーション設定において,LLama 3.2 や GPT-4o など,様々なサイズのオープンソース LLM とクローズドソース LLM のパフォーマンスを比較した。 そこで,本研究では,レディットの映画提案コミュニティから,ゴールドスタンダードでクラウドワーカーによるコメント付き投稿のデータセットを利用し,ゼロショット,アイデンティティ,少ショットプロンプトなど,さまざまなプロンプト戦略を採用する。 本研究は,ドク2ベックなど,他の最先端のアプローチよりも優れた,文脈的に関係のある映画レコメンデーションを生成するLLMの能力を示すものである。 クローズドソースと大規模パラメータ化モデルは一般的に最高の性能を発揮するが、中規模のオープンソースモデルは競争力を維持しており、計算的に高価なモデルではわずかに上回っている。 さらに,物語駆動型レコメンデーションのためのゼロショットプロンプトのような単純なアプローチの有効性を強調し,ほとんどのモデルに対するプロンプト戦略に有意な差は見られなかった。 全体として、この研究は、レコメンデーションシステム研究者だけでなく、LLMを現実世界のレコメンデーションツールに統合することを目指す実践者にも貴重な洞察を提供する。

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