Информационный поиск Методологи Напрямую в основе методологии ai100

Julian McAuley

Выполняют ли языковые модели, обученные на открытом вебе, уже сейчас рекомендательную работу — и что это значит для продуктов, конкурирующих с традиционными рекомендательными системами.

Стандартная рекомендательная система была специализированной моделью, обученной на конкретном каталоге и истории поведения пользователей. Работа McAuley 2023 года "Large Language Models as Zero-Shot Conversational Recommenders" показала, что готовая LLM, вообще не обученная как рекомендательная система, конкурентоспособна на benchmark диалоговых рекомендаций — отчасти потому, что обучающие данные уже содержали миллиарды неявных рекомендаций из форумов, отзывов и списков-подборок. Для ai100 это точный механизм, стоящий за ситуацией «модель упоминает бренд X, а не бренд Y в ответ на открытый вопрос»: это диалоговая рекомендация во всём, кроме ярлыка.

Стоит читать, когда: вы хотите понять рекомендательное поведение, встроенное в открытые ответы LLM, и почему его не всегда называют этим именем.
Темы: LLM как zero-shot диалоговые рекомендатели; рекомендательное поведение в открытых ответах LLM; условия обучающих данных, благодаря которым готовая LLM-рекомендация сработала.
Ключевые работы: "Large Language Models as Zero-Shot Conversational Recommenders" (2023, старший автор); наборы данных с отзывами о продуктах Amazon (с середины 2010-х); основополагающие публикации, соединяющие NLP и рекомендательные системы.