Effiziente Nutzung von großen Sprachmodellen zur Verbesserung von auf Verstärkungslernen basierenden Empfehlungssystemen

Core Concepts

Große Sprachmodelle können als Umgebung genutzt werden, um die Leistung von auf Verstärkungslernen basierenden Empfehlungssystemen durch effiziente Modellierung des Benutzerzustands und der Belohnungsfunktion zu verbessern.

Abstract

Der Artikel präsentiert einen Ansatz, bei dem große Sprachmodelle (LLMs) als Umgebung (LE) genutzt werden, um die Leistung von auf Verstärkungslernen (RL) basierenden Empfehlungssystemen zu verbessern.
Zunächst wird eine Methode zur Tokenisierung von Artikeln vorgestellt, um die Effizienz des Feinabstimmens des LLMs auf begrenzten Benutzerdaten zu erhöhen. Anschließend wird das LLM als Belohnungsmodell (RM) und Zustandsmodell (SM) feinabgestimmt, um hochwertige Benutzerzustände und Belohnungen für das RL-basierte Empfehlungssystem zu generieren.
Darüber hinaus wird eine LE-Augmentationsmethode (LEA) vorgeschlagen, um die Leistung weiter zu verbessern, indem positive Aktionen aus der LE verwendet werden, um sowohl den überwachten als auch den RL-Teil des Empfehlungssystems zu verstärken.
Experimente auf zwei öffentlichen Datensätzen zeigen, dass die vorgeschlagenen Methoden die Leistung von state-of-the-art RL-basierten Empfehlungssystemen deutlich verbessern können.

Stats

Die Belohnungsfunktion, die die unmittelbare Belohnung 𝑟𝑡zurückgibt, wenn sich der Zustand 𝑠𝑒
𝑡und die Aktion 𝑎𝑡zum Zeitpunkt 𝑡beobachtet werden, lautet: 𝑟𝑡= 𝑟(𝑠𝑒
𝑡,𝑎𝑡) = 𝑟𝑒(𝑝𝑡, 𝑝𝑎𝑡).

Quotes

"Große Sprachmodelle (LLMs) mit Wissenstransfer-Fähigkeiten haben in letzter Zeit in Empfehlungssystemen große Aufmerksamkeit erhalten."
"Wir kapitalisieren auf diesen leistungsfähigen Eigenschaften von LLMs, um eine Umgebung (LE) zu lernen, die als Zustandsmodell und Belohnungsmodell fungiert, um hochwertige Rückmeldungen für die Ausbildung von RL-basierten Empfehlungsmodellen zu liefern."

Key Insights Distilled From

Reinforcement Learning-based Recommender Systems with Large Language Models for State Reward and Action Modeling

by Jie Wang,Ale... at arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.16948.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte der vorgeschlagene Ansatz auf andere Anwendungsgebiete außerhalb von Empfehlungssystemen erweitert werden, in denen Verstärkungslernen eingesetzt wird

Der vorgeschlagene Ansatz, Verstärkungslernen mit großen Sprachmodellen für Empfehlungssysteme zu kombinieren, könnte auf andere Anwendungsgebiete außerhalb von Empfehlungssystemen erweitert werden, in denen Verstärkungslernen eingesetzt wird, wie beispielsweise in der Robotik. In der Robotik könnte das Modell verwendet werden, um die Bewegungen und Aktionen eines Roboters zu optimieren, basierend auf den Umgebungsbedingungen und den gewünschten Zielen. Durch die Integration von großen Sprachmodellen als Umgebung könnte der Roboter natürlichere Interaktionen mit seiner Umgebung haben und komplexe Aufgaben effizienter ausführen.

Welche Herausforderungen könnten sich ergeben, wenn der Ansatz auf Anwendungen mit kontinuierlichen Aktionsräumen angewendet wird

Eine Herausforderung, die sich ergeben könnte, wenn der Ansatz auf Anwendungen mit kontinuierlichen Aktionsräumen angewendet wird, ist die Skalierung des Modells auf eine größere Anzahl von Aktionen. Bei kontinuierlichen Aktionsräumen müssen die Modelle in der Lage sein, eine Vielzahl von möglichen Aktionen zu berücksichtigen, was die Komplexität des Modells und den Trainingsaufwand erhöhen kann. Darüber hinaus könnte die Handhabung von kontinuierlichen Aktionsräumen die Exploration und Ausbeutung von Aktionen erschweren, da die Auswahl aus einer unendlichen Anzahl von Aktionen eine Herausforderung darstellen kann.

Wie könnte der Ansatz weiter verbessert werden, um die Leistung auf Datensätzen mit komplexeren Benutzerinteraktionen zu steigern

Um die Leistung auf Datensätzen mit komplexeren Benutzerinteraktionen zu steigern, könnte der Ansatz weiter verbessert werden, indem zusätzliche Informationen in die Umgebung integriert werden. Dies könnte beispielsweise die Berücksichtigung von zeitlichen Abhängigkeiten, demografischen Daten oder anderen Kontextinformationen umfassen, um personalisiertere Empfehlungen zu generieren. Darüber hinaus könnte die Verwendung von fortschrittlicheren Modellen oder Techniken wie Meta-Learning oder Transfer-Learning die Fähigkeit des Systems verbessern, Muster in komplexen Benutzerinteraktionen zu erkennen und präzisere Empfehlungen zu liefern.