論文の概要: Towards a Unified Paradigm: Integrating Recommendation Systems as a New Language in Large Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.16933v1
• Date: Sun, 22 Dec 2024 09:08:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 16:01:30.234174
• Title: Towards a Unified Paradigm: Integrating Recommendation Systems as a New Language in Large Models
• Title（参考訳）: 統一パラダイムに向けて:大規模モデルにおける新しい言語としてのレコメンデーションシステムの統合
• Authors: Kai Zheng, Qingfeng Sun, Can Xu, Peng Yu, Qingwei Guo,
• Abstract要約: 大規模モデルにおける新しい言語としてのレコメンデーションシステム(Integrating Recommendation Systems as a New Language in Large Models)について紹介する。 RSLLMは、従来のレコメンデーションモデルからのIDベースのアイテム埋め込みとテキストアイテムの特徴を組み合わせた独自のプロンプト方式を使用している。 ユーザのシーケンシャルな振る舞いを別の言語として扱い、プロジェクタを使用してID埋め込みとLLMの入力空間を整列する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.02146794292383
• License:
• Abstract: This paper explores the use of Large Language Models (LLMs) for sequential recommendation, which predicts users' future interactions based on their past behavior. We introduce a new concept, "Integrating Recommendation Systems as a New Language in Large Models" (RSLLM), which combines the strengths of traditional recommenders and LLMs. RSLLM uses a unique prompting method that combines ID-based item embeddings from conventional recommendation models with textual item features. It treats users' sequential behaviors as a distinct language and aligns the ID embeddings with the LLM's input space using a projector. We also propose a two-stage LLM fine-tuning framework that refines a pretrained LLM using a combination of two contrastive losses and a language modeling loss. The LLM is first fine-tuned using text-only prompts, followed by target domain fine-tuning with unified prompts. This trains the model to incorporate behavioral knowledge from the traditional sequential recommender into the LLM. Our empirical results validate the effectiveness of our proposed framework.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, ユーザの過去の振る舞いに基づいて, ユーザのインタラクションを予測し, 逐次的なレコメンデーションにLarge Language Models (LLMs) を用いることについて検討する。 本稿では,従来のレコメンデータとLLMの強みを組み合わせた新しい概念である"Integrating Recommendation Systems as a New Language in Large Models"(RSLLM)を紹介する。 RSLLMは、従来のレコメンデーションモデルからのIDベースのアイテム埋め込みとテキストアイテムの特徴を組み合わせたユニークなプロンプト方式を使用している。 ユーザのシーケンシャルな振る舞いを別の言語として扱い、プロジェクタを使用してID埋め込みとLLMの入力空間を整列する。 また,2つの対照的な損失と言語モデリング損失を組み合わせた2段階のLLM微調整フレームワークを提案する。 LLMは最初、テキストのみのプロンプトを使用して微調整され、続いて、統一されたプロンプトでターゲットドメインを微調整する。 これにより、従来のシーケンシャルレコメンデータからの行動知識をLLMに組み込むようにモデルを訓練する。 提案手法の有効性を実証的に検証した。

関連論文リスト

• Enhancing High-order Interaction Awareness in LLM-based Recommender Model [3.7623606729515133]
  本稿では,LLMベースのリコメンデータ(ELMRec)について述べる。 我々は、レコメンデーションのためのグラフ構築相互作用のLLM解釈を大幅に強化するために、単語全体の埋め込みを強化する。 ELMRecは、直接およびシーケンシャルなレコメンデーションの両方において、最先端(SOTA)メソッドよりも優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-30T06:07:12Z)
• HLLM: Enhancing Sequential Recommendations via Hierarchical Large Language Models for Item and User Modeling [21.495443162191332]
  大規模言語モデル(LLM)は様々な分野で顕著な成功を収めており、いくつかの研究がレコメンデーションシステムにおいてその可能性を探求している。 逐次レコメンデーションシステムを強化するために,新しい階層型大規模言語モデル (HLLM) アーキテクチャを提案する。 HLLMは,項目特徴抽出とユーザ関心モデリングの両方に 7B パラメータを利用する構成で,優れたスケーラビリティを実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-19T13:03:07Z)
• Laser: Parameter-Efficient LLM Bi-Tuning for Sequential Recommendation with Collaborative Information [76.62949982303532]
  協調情報を用いた逐次レコメンデーションのためのパラメータ効率の高い大規模言語モデルバイチューニングフレームワーク(Laser)を提案する。 我々のレーザーでは,プレフィックスを用いてユーザと協調的な情報を取り込み,LLMをレコメンデーションタスクに適応させ,サフィックスは言語空間からレコメンデーションスペースへのLLMの出力埋め込みをリコメンデーション項目レコメンデーションスペースに変換する。 M-Formerは軽量なMoEベースのクエリ変換器で、クエリ専門家のセットを使用して、凍結IDベースのシーケンシャルレコメンデータシステムによって符号化された多様なユーザ固有の協調情報を統合する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-03T04:55:03Z)
• Harnessing Multimodal Large Language Models for Multimodal Sequential Recommendation [21.281471662696372]
  本稿では,MLLM-MSRモデルを提案する。 動的ユーザの嗜好を捉えるために,2段階のユーザ選好要約法を設計する。 次に、ユーザ嗜好の動的変化を捉えるために、繰り返しユーザー嗜好要約生成パラダイムを用いる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-19T04:44:32Z)
• Beyond Inter-Item Relations: Dynamic Adaption for Enhancing LLM-Based Sequential Recommendation [83.87767101732351]
  逐次リコメンデータシステム(SRS)は,ユーザの過去のインタラクションシーケンスに基づいて,ユーザが好む次の項目を予測する。 様々なAIアプリケーションにおける大規模言語モデル(LLM)の台頭に触発されて、LLMベースのSRSの研究が急増している。 我々は,大きめの粒度適応の上に構築された逐次レコメンデーションモデルであるDARecを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-14T10:03:40Z)
• Text-like Encoding of Collaborative Information in Large Language Models for Recommendation [58.87865271693269]
  BinLLMはLarge Language Models for Recommendation (LLMRec)とシームレスに連携する新しい手法である。 BinLLMは、外部モデルからの協調的な埋め込みをバイナリシーケンスに変換する。 BinLLMは、ドット決定記法を用いてバイナリシーケンスを圧縮するオプションを提供し、過度に長い長さを避ける。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-05T12:45:25Z)
• CALRec: Contrastive Alignment of Generative LLMs for Sequential Recommendation [18.986613405565514]
  大規模言語モデル(LLM)は、シーケンシャルなレコメンデーションのために大量のテキストコーパスで事前訓練される。 本稿では,2つの対照的な損失と言語モデリング損失を混合して,事前学習したLLMを2tower方式で微調整する2段階のLLMファインタニングフレームワークを提案する。 我々のモデルは、多くの最先端のベースラインを著しく上回ります。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-03T18:51:19Z)
• RecExplainer: Aligning Large Language Models for Explaining Recommendation Models [50.74181089742969]
  大規模言語モデル (LLM) は、理解、推論、指導において顕著な知性を示した。 本稿では, ブラックボックスレコメンデータモデルを説明するために, LLM を代理モデルとして利用することについて検討する。 効果的なアライメントを容易にするために,行動アライメント,意図アライメント,ハイブリッドアライメントという3つの手法を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-18T03:05:43Z)
• CoLLM: Integrating Collaborative Embeddings into Large Language Models for Recommendation [60.2700801392527]
  我々は,協調情報をLLMにシームレスに組み込んでレコメンデーションを行う,革新的なLLMRec手法であるCoLLMを紹介する。 CoLLMは、外部の伝統的なモデルを通して協調情報をキャプチャし、LLMの入力トークン埋め込み空間にマッピングする。 大規模な実験により、CoLLMはLLMに協調情報を包括的に統合し、レコメンデーション性能が向上することが確認された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-30T12:25:00Z)
• Recommender AI Agent: Integrating Large Language Models for Interactive Recommendations [53.76682562935373]
  我々は,LLMを脳として,レコメンダモデルをツールとして使用する,textbfInteRecAgentという効率的なフレームワークを紹介した。 InteRecAgentは会話レコメンデーションシステムとして満足度を達成し、汎用LLMよりも優れる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-31T07:36:44Z)
• 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)

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。