KELLMRec: Knowledge-Enhanced Large Language Models for Recommendation

核心概念

Die Integration von externem Wissen und kontrastivem Lernen verbessert die Leistung von Large Language Models in Empfehlungssystemen.

摘要

1. Einführung

• Entwicklung von Empfehlungssystemen von itembasiert zu verhaltensbasiert.
• Große Sprachmodelle (LLM) bieten neue Möglichkeiten für Textinformationen.
  2. Herausforderungen bei der Nutzung von LLM
• Unzuverlässige Inhalte aufgrund von Halluzinationen.
• Anpassung von LLM an Empfehlungsaufgaben.
  3. KELLMRec Framework
• Verwendung von externem Wissen zur Verbesserung der LLM-Generierung.
• Kontrastives Lernen für die Anpassung von LLM.
  4. Experimente und Ergebnisse
• Verbesserung der AUC und LogLoss in CTR-Vorhersagen.
• Steigerung von NDCG und MAP in der Reranking-Aufgabe.

統計資料

Direkte Nutzung von LLM für Empfehlungen führt zu unzuverlässigen Inhalten aufgrund von Halluzinationen.
Anpassung von LLM an Empfehlungsaufgaben ist eine herausfordernde Aufgabe.
KELLMRec verbessert die Empfehlungsleistung durch externes Wissen und kontrastives Lernen.

引述

"Die Einführung von externem Wissen verbessert die Zuverlässigkeit der von LLM generierten Texte."

從以下內容提煉的關鍵洞見

KELLMRec

by Weiqing Luo,... 於 arxiv.org 03-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.06642.pdf

深入探究

Wie kann die Query-Überlastung von LLM reduziert werden, um es für industrielle Szenarien anzupassen?

Die Reduzierung der Query-Überlastung von Large Language Models (LLM) für industrielle Szenarien kann durch verschiedene Ansätze erreicht werden. Einer davon ist die Implementierung von Caching-Mechanismen, um häufig abgerufene Informationen zu speichern und erneute Abfragen zu minimieren. Durch die Verwendung von effizienten Indexierungs- und Suchalgorithmen kann die Abfragegeschwindigkeit verbessert werden. Zudem kann die Implementierung von spezialisierten Hardwarelösungen wie GPUs oder TPUs die Verarbeitungsgeschwindigkeit von LLM erhöhen und die Query-Überlastung reduzieren. Darüber hinaus kann die Optimierung von Modellen und Algorithmen dazu beitragen, die Effizienz von LLM in industriellen Szenarien zu steigern.

Welche anderen Möglichkeiten gibt es, externes Wissen in LLM einzuführen, um die Empfehlungseffizienz zu steigern?

Abgesehen von der direkten Integration von externem Wissen in die Prompts von Large Language Models (LLM) gibt es weitere Möglichkeiten, um die Effizienz von Empfehlungen zu verbessern. Eine Möglichkeit besteht darin, das externe Wissen in Form von strukturierten Daten oder Wissensgraphen zu verwenden, um die semantische Repräsentation von Texten zu verbessern. Durch die Verwendung von Ontologien oder semantischen Netzwerken kann das externe Wissen in den Kontext von LLM eingebettet werden, um genauere und relevantere Empfehlungen zu generieren. Zudem kann die Verwendung von Transfer Learning-Techniken dazu beitragen, das externe Wissen in LLM zu integrieren und die Empfehlungseffizienz zu steigern.

Wie unterscheidet sich die Verwendung von LLM in Empfehlungssystemen von anderen Ansätzen?

Die Verwendung von Large Language Models (LLM) in Empfehlungssystemen unterscheidet sich von anderen Ansätzen durch die Fähigkeit von LLM, komplexe sprachliche Muster zu verstehen und zu generieren. Im Gegensatz zu traditionellen Empfehlungssystemen, die auf strukturierten Daten basieren, können LLM natürlichsprachliche Eingaben verarbeiten und kontextbezogene Empfehlungen generieren. LLM können auch unstrukturierte Daten wie Texte, Bilder und Videos analysieren, um personalisierte Empfehlungen zu erstellen. Darüber hinaus können LLM aufgrund ihres tiefen Verständnisses von Sprache und Kontext bessere Schlussfolgerungen ziehen und präzisere Empfehlungen bereitstellen. Im Vergleich zu anderen Ansätzen bieten LLM daher eine leistungsstarke und vielseitige Methode zur Verbesserung der Empfehlungseffizienz.