ReLLa: Retrieval-enhanced Large Language Models for Lifelong Sequential Behavior Comprehension in Recommendation

Core Concepts

대규모 언어 모델을 활용한 추천 시스템의 수명 주기 순차 행동 이해를 위한 검색 강화형 대규모 언어 모델

Abstract

대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)이 자연어 처리 분야에서 혁신적인 성과를 거두면서, 추천 시스템에 대한 관심이 높아지고 있음. 논문에서는 LLMs를 제로샷 및 퓨샷 추천 작업에 적응하고 강화하는 것에 초점을 맞추고 있음. LLMs가 추천 도메인에서 장기 사용자 행동 시퀀스의 텍스트 콘텍스트에서 유용한 정보를 추출하지 못하는 문제를 식별하고 해결하기 위해 새로운 프레임워크인 ReLLa를 제안함. ReLLa는 검색 강화형 사용자 행동 검색(SUBR) 및 검색 강화형 지시 튜닝(ReiT)을 수행하여 제로샷 및 퓨샷 추천 작업의 성능을 향상시킴. ReLLa는 기존 기준 모델에 비해 우수성을 입증하기 위해 세 가지 실제 데이터셋에서 광범위한 실험을 수행함.

Stats

LLMs가 추천 도메인에서 장기 사용자 행동 시퀀스의 텍스트 콘텍스트에서 유용한 정보를 추출하지 못하는 문제를 식별하고 해결하기 위해 새로운 프레임워크인 ReLLa를 제안함.

Quotes

"With only less than 10% training samples, few-shot ReLLa can outperform traditional CTR models that are trained on the entire training set." "ReLLa manages to mitigate the incomprehension problem of LLMs on recommendation tasks with long user behavior sequences."

Key Insights Distilled From

ReLLa

by Jianghao Lin... at arxiv.org 03-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2308.11131.pdf

Deeper Inquiries

추천 시스템에서의 대규모 언어 모델의 활용이 어떻게 혁신적인 결과를 가져오고 있을까?

대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)은 자연어 처리 분야에서 혁신적인 결과를 이끌어내고 있습니다. 특히 추천 시스템에서 LLMs의 활용은 많은 주목을 받고 있습니다. LLMs는 다양한 추천 작업(예: 랭킹, 점수 매기기)에 직접 적용되어, 제로샷 및 퓨샷 설정에서 유망한 성능을 보여주고 있습니다. 이러한 LLMs의 활용은 기존의 추천 시스템을 혁신적으로 발전시키고 있으며, 사용자의 행동 이력을 더 잘 이해하고 활용할 수 있는 능력을 갖추게 됩니다. 또한 LLMs는 엄청난 양의 오픈월드 지식과 논리적 추론 능력을 보유하고 있어, 사용자의 선호도를 추론하는 데 뛰어난 성과를 보여줍니다. 이러한 특성들은 추천 시스템 분야에서 LLMs의 혁신적인 결과를 이끌어내고 있습니다.

논문에서 제안하는 ReLLa 프레임워크가 다른 기준 모델에 비해 어떤 장점을 가지고 있는가?

ReLLa 프레임워크는 제로샷 및 퓨샷 추천 작업에 적합한 대규모 언어 모델을 적응하고 강화하는 데 중점을 둡니다. ReLLa는 다음과 같은 장점을 가지고 있습니다: Semantic User Behavior Retrieval (SUBR): ReLLa는 사용자 행동 검색을 통해 데이터 품질을 향상시키고 LLMs가 사용자 행동 시퀀스에서 유용한 정보를 추출하는 데 어려움을 줄입니다. 이를 통해 LLMs의 추천 성능을 향상시키고 장기적인 순차적 행동 이해 능력을 향상시킵니다. Retrieval-enhanced Instruction Tuning (ReiT): ReiT는 SUBR을 채택하여 훈련 샘플의 데이터 품질을 향상시키는 데이터 증강 기술을 설계합니다. 이를 통해 원본 및 검색 향상 훈련 데이터 샘플로 구성된 혼합 훈련 데이터 세트를 개발하여 LLMs의 강도와 일반화 능력을 향상시킵니다. 데이터 효율성: ReLLa는 소수의 훈련 샘플만 사용하여 전통적인 CTR 모델을 능가할 수 있는 놀라운 데이터 효율성을 보여줍니다. 이는 ReLLa가 효율적으로 데이터를 활용하고 제한된 훈련 샘플을 효과적으로 활용하여 뛰어난 추천 성능을 보여주는 데 기여합니다.

LLMs의 미래 발전 방향에 대해 어떤 전망을 제시할 수 있을까?

LLMs의 미래 발전 방향은 더욱 더 광범위한 영역에서의 적용과 성능 향상을 중점으로 할 것으로 전망됩니다. 특히 추천 시스템 분야에서 LLMs의 활용은 계속해서 발전할 것으로 예상됩니다. 미래에 LLMs는 더 많은 데이터를 활용하여 더 정확한 추천을 제공할 수 있을 것입니다. 또한 LLMs는 지속적인 학습과 지식 증진을 통해 사용자의 행동 이력을 더 잘 이해하고 이를 기반으로 한 추천을 제공할 것으로 예상됩니다. 또한 LLMs의 모델 구조와 학습 방법에 대한 연구와 개선을 통해 더욱 효율적이고 정확한 추천 시스템을 구축할 수 있을 것으로 전망됩니다. 이러한 발전은 추천 시스템의 성능을 향상시키고 사용자 경험을 개선하는 데 기여할 것으로 기대됩니다.