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Bi-level Learnable Large Language Model Planning for Long-Term Recommendation
核心概念
Incorporating planning capabilities into recommendation systems enhances long-term engagement.
摘要
The content discusses the importance of incorporating planning capabilities into recommendation systems to improve long-term engagement. It introduces a Bi-level Learnable Large Language Model Planning framework for this purpose, highlighting the macro-learning and micro-learning mechanisms. The framework aims to enhance the planning ability of Large Language Models (LLMs) for long-term recommendations through a hierarchical approach. Extensive experiments validate the framework's superiority in learning to plan for long-term recommendations.
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arxiv.org
Enhancing Long-Term Recommendation with Bi-level Learnable Large Language Model Planning
统计
Reinforcement Learning (RL) can learn planning capacity by maximizing cumulative reward.
Large Language Models (LLMs) have powerful planning capabilities through pre-training on diverse textual data.
The proposed Bi-level Learnable LLM Planner framework combines macro-learning and micro-learning.
引用
"Traditional recommendation setting tends to excessively cater to users’ immediate interests and neglect their long-term engagement."
"LLMs have emerged with powerful planning capabilities through pre-training on massive and diverse textual data."
更深入的查询
어떻게 Bi-level Learnable LLM Planner 프레임워크를 다양한 추천 시나리오에 맞게 적용할 수 있을까요?
Bi-level Learnable LLM Planner 프레임워크는 다양한 추천 시나리오에 적용될 수 있는 유연성을 가지고 있습니다. 이를 다양한 추천 시나리오에 적용하기 위해서는 다음과 같은 방법을 고려할 수 있습니다:
다양한 데이터셋 적용: Bi-level Learnable LLM Planner 프레임워크를 다양한 데이터셋에 적용하여 다양한 추천 시나리오에 대한 학습을 진행할 수 있습니다. 각 데이터셋의 특성에 맞게 모델을 조정하고 훈련시킴으로써 다양한 추천 시나리오에 대응할 수 있습니다.
하이퍼파라미터 조정: 각 추천 시나리오에 맞게 하이퍼파라미터를 조정하여 모델을 최적화할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 시나리오에서는 Planner 모듈의 메모리 업데이트 비율을 높이거나 낮출 수 있습니다.
도메인 특화 모델: 특정 추천 시나리오에 특화된 모델을 개발하여 Bi-level Learnable LLM Planner 프레임워크에 통합할 수 있습니다. 이를 통해 해당 시나리오에 더 적합한 추천 시스템을 구축할 수 있습니다.
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