Julian McAuley
Si les modèles de langage entraînés sur le web ouvert font déjà de la recommandation — et ce que cela implique pour les produits qui concurrencent les systèmes de recommandation traditionnels.
Le système de recommandation standard était un modèle spécialisé, entraîné sur un catalogue particulier et un historique de comportements d'utilisateurs. Les travaux de McAuley en 2023 sur "Large Language Models as Zero-Shot Conversational Recommenders" ont montré qu'un LLM prêt à l'emploi, sans aucun entraînement de système de recommandation, obtient des résultats compétitifs sur des benchmarks de recommandation conversationnelle — en partie parce que les données d'entraînement contenaient un milliard de recommandations implicites issues de forums, d'avis et de classements. Pour ai100, c'est le mécanisme précis derrière « le modèle mentionne la marque X et non la marque Y en réponse à une question ouverte » : c'est de la recommandation conversationnelle sous un autre nom.