論文の概要: Real-Time Personalization for LLM-based Recommendation with Customized In-Context Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.23136v1
• Date: Wed, 30 Oct 2024 15:48:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-10 11:30:30.065150
• Title: Real-Time Personalization for LLM-based Recommendation with Customized In-Context Learning
• Title（参考訳）: カスタマイズ型インコンテキスト学習によるLLMに基づく推薦のためのリアルタイムパーソナライズ
• Authors: Keqin Bao, Ming Yan, Yang Zhang, Jizhi Zhang, Wenjie Wang, Fuli Feng, Xiangnan He,
• Abstract要約: この研究は、モデル更新なしに動的なユーザ関心に適応することを検討する。 既存のLarge Language Model (LLM)ベースのレコメンダは、レコメンデーションチューニング中にコンテキスト内学習能力を失うことが多い。 本稿では,レコメンデーション固有のインコンテキスト学習をリアルタイムレコメンデーションにカスタマイズするRecICLを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.28766250993726
• License:
• Abstract: Frequently updating Large Language Model (LLM)-based recommender systems to adapt to new user interests -- as done for traditional ones -- is impractical due to high training costs, even with acceleration methods. This work explores adapting to dynamic user interests without any model updates by leveraging In-Context Learning (ICL), which allows LLMs to learn new tasks from few-shot examples provided in the input. Using new-interest examples as the ICL few-shot examples, LLMs may learn real-time interest directly, avoiding the need for model updates. However, existing LLM-based recommenders often lose the in-context learning ability during recommendation tuning, while the original LLM's in-context learning lacks recommendation-specific focus. To address this, we propose RecICL, which customizes recommendation-specific in-context learning for real-time recommendations. RecICL organizes training examples in an in-context learning format, ensuring that in-context learning ability is preserved and aligned with the recommendation task during tuning. Extensive experiments demonstrate RecICL's effectiveness in delivering real-time recommendations without requiring model updates. Our code is available at https://github.com/ym689/rec_icl.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Model)ベースのレコメンデータシステムを頻繁に更新して、従来のものと同じように、新しいユーザ関心に適応させることは、アクセラレーションメソッドであっても、高いトレーニングコストのために現実的ではありません。 この研究は、ICL(In-Context Learning)を活用して、モデル更新なしで動的ユーザ興味に適応することを検討する。 新しい興味のある例をICLのいくつかの例として使用すれば、LLMはモデル更新の必要性を回避して、リアルタイムの関心を直接学習することができる。 しかし、既存のLLMベースのレコメンデータはレコメンデーションチューニング時にコンテキスト内学習能力を失うことが多いが、オリジナルのLLMのインコンテキスト学習はレコメンデーション固有の焦点を欠いている。 そこで本稿では,リアルタイムレコメンデーションのためのレコメンデーション固有のインコンテキスト学習をカスタマイズするRecICLを提案する。 RecICLは、トレーニング例をコンテキスト内学習形式で整理し、トレーニング中にコンテキスト内学習能力が保持され、レコメンデーションタスクと整合することを保証する。 大規模な実験では、モデル更新を必要とせずにリアルタイムレコメンデーションを提供するRecICLの有効性が実証されている。 私たちのコードはhttps://github.com/ym689/rec_icl.comから入手可能です。

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