
大規模言語モデルを使用した説明は、テンプレートベースの説明よりも、ユーザーにとってより豊かで魅力的な体験を提供する可能性がある。


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ユーザーの映画推奨に対する大規模言語モデルとテンプレートベースの説明の好みに関する予備的研究


大規模言語モデルは映画推薦の説明性に優れるが、個人化、多様性、信頼性に課題がある。ユーザーの視聴履歴が多いほど、大規模言語モデルの推薦に満足しない傾向がある。



大規模言語モデルを対話型映画推薦システムとして活用する: ユーザー調査



Googleのクロームユーザー体験レポート(CrUX)のデータを分析することで、デバイスやカ国間のユーザーのウェブ閲覧体験の実態を明らかにする。



Googleのクロームユーザー体験レポート(CrUX)を通して、デバイスやカ国間のウェブ閲覧体験を分析する
