論文の概要: Optimization and Scalability of Collaborative Filtering Algorithms in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.18715v1
• Date: Wed, 25 Dec 2024 00:26:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-30 21:44:04.904263
• Title: Optimization and Scalability of Collaborative Filtering Algorithms in Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおける協調フィルタリングアルゴリズムの最適化と拡張性
• Authors: Haowei Yang, Longfei Yun, Jinghan Cao, Qingyi Lu, Yuming Tu,
• Abstract要約: 協調フィルタリングアルゴリズムは多くのレコメンデーションシステムの中核である。 従来の協調フィルタリング手法は、大規模LLMベースのシステムに統合された場合、多くの課題に直面している。 本稿では,大規模言語モデルにおける協調フィルタリングアルゴリズムの最適化と拡張性について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3495246564946556
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the rapid development of large language models (LLMs) and the growing demand for personalized content, recommendation systems have become critical in enhancing user experience and driving engagement. Collaborative filtering algorithms, being core to many recommendation systems, have garnered significant attention for their efficiency and interpretability. However, traditional collaborative filtering approaches face numerous challenges when integrated into large-scale LLM-based systems, including high computational costs, severe data sparsity, cold start problems, and lack of scalability. This paper investigates the optimization and scalability of collaborative filtering algorithms in large language models, addressing these limitations through advanced optimization strategies. Firstly, we analyze the fundamental principles of collaborative filtering algorithms and their limitations when applied in LLM-based contexts. Next, several optimization techniques such as matrix factorization, approximate nearest neighbor search, and parallel computing are proposed to enhance computational efficiency and model accuracy. Additionally, strategies such as distributed architecture and model compression are explored to facilitate dynamic updates and scalability in data-intensive environments.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の急速な発展とパーソナライズされたコンテンツへの需要の増加に伴い、レコメンデーションシステムはユーザエクスペリエンスの向上やエンゲージメントの促進に欠かせないものとなっている。 多くのレコメンデーションシステムの中核である協調フィルタリングアルゴリズムは、その効率性と解釈可能性に大きな注目を集めている。 しかし、従来の協調フィルタリング手法は、高い計算コスト、厳しいデータ空間、コールドスタート問題、スケーラビリティの欠如など、大規模LLMベースのシステムに統合された場合、多くの課題に直面している。 本稿では,大規模言語モデルにおける協調フィルタリングアルゴリズムの最適化と拡張性について検討し,高度な最適化手法を用いてこれらの制限に対処する。 まず,協調フィルタリングアルゴリズムの基本原理と,LLMに基づく文脈に適用した場合の制限について分析する。 次に, 行列分解, 近接探索, 並列計算などの最適化手法を提案し, 計算効率とモデル精度を向上させる。 さらに、データ集約環境における動的更新とスケーラビリティを促進するために、分散アーキテクチャやモデル圧縮といった戦略も検討されている。

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