大規模言語モデルを推奨知識と整合させる

大規模言語モデルは自然言語推論に優れているが、ユーザーとアイテムの複雑な相互作用をモデル化することができず、推奨タスクの性能が従来の手法に劣る。本研究では、推奨に特化した知識を大規模言語モデルに注入することで、この問題を解決する。