核心概念
언어 모델링 기반 추천 시스템의 성능 향상을 위한 다양한 훈련 전략과 최적화 목표를 소개하고, 이에 따른 윤리적 문제와 해결 방안을 제시한다.
要約
이 튜토리얼은 언어 모델링 기반 추천 시스템의 복잡성을 종합적으로 탐구한다.
- 기본 개념과 아키텍처:
- 추천 시스템의 다양한 과업과 영역을 소개하고, 언어 모델링 기반 추천 시스템의 기본 개념과 일반적인 아키텍처를 설명한다.
- 언어 모델링 관련 훈련 전략의 적용:
- 사전 훈련-미세 조정 패러다임과 프롬프트 학습 패러다임을 소개하고, 각각의 세부 전략들을 설명한다. 이를 통해 일반성, 희소성, 효과성 등 추천 시스템의 특수한 요구사항을 어떻게 반영할 수 있는지 살펴본다.
- 언어 모델링 기반 추천 시스템의 윤리적 고려사항:
- 언어 모델 기반 추천 시스템에서 발생할 수 있는 다양한 유형의 해로운 영향을 파악하고, 관련 이해관계자와 위험 수준을 분석한다. 또한 이러한 문제를 평가하고 완화하기 위한 접근 방식을 논의한다.
- 평가 프레임워크와 실증 연구:
- 관련 데이터셋과 평가 지표를 소개하고, 다양한 적용 분야에서의 실험 결과를 통해 훈련 전략의 실용적 영향을 살펴본다.
- 미래 방향과 과제:
- 언어 모델링 기반 추천 시스템의 한계와 향후 연구 방향을 제시한다.
統計
언어 모델 기반 추천 시스템은 전통적인 추천 시스템에 비해 최대 50-80%의 매출 또는 콘텐츠 소비를 이끌어낼 수 있다.
언어 모델 기반 추천 시스템은 편향된 데이터로 인해 특정 인종, 성별, 브랜드에 대한 편향을 반영할 수 있다.
引用
"언어 모델 기반 추천 시스템은 전통적인 추천 시스템에 비해 최대 50-80%의 매출 또는 콘텐츠 소비를 이끌어낼 수 있다."
"언어 모델 기반 추천 시스템은 편향된 데이터로 인해 특정 인종, 성별, 브랜드에 대한 편향을 반영할 수 있다."