ด้วยการถือกำเนิดของยุคดิจิตอลระบบแนะนำได้กลายเป็นเทคโนโลยีสำคัญในการปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้และปรับปรุงการรักษาผู้ใช้ ในหลายอุตสาหกรรมเช่นอีคอมเมิร์ซสตรีมมิ่งสื่อและโซเชียลมีเดียระบบแนะนำแนะนำเนื้อหาที่อาจเป็นที่สนใจของผู้ใช้โดยการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนระหว่างผู้ใช้ผลิตภัณฑ์และปัจจัยพื้นฐานของพวกเขา อย่างไรก็ตามระบบคำแนะนำที่มีอยู่ส่วนใหญ่ขึ้นอยู่กับข้อมูลประวัติจำนวนมาก
เพื่อแก้ปัญหานี้นักวิจัยจากมหาวิทยาลัยเซี่ยงไฮ้ Jiaotong และห้องปฏิบัติการ Ark ของ Huawei Noah ได้พัฒนากรอบลายเซ็น เฟรมเวิร์กปรับปรุงความแม่นยำของคำแนะนำอย่างมีนัยสำคัญโดยการสร้างกราฟโดยอัตโนมัติและปรับกลยุทธ์การแนะนำแบบไดนามิก ในขณะเดียวกันลายเซ็นใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) เพื่อเพิ่มความเข้าใจในบริบทซึ่งจะดีกว่าการจับภาพการตั้งค่าและความต้องการของผู้ใช้
ระบบแนะนำที่ใช้กราฟที่มีอยู่มักจะต้องการให้ผู้ใช้ตั้งค่าคุณสมบัติและการเชื่อมต่อในกราฟซึ่งไม่เพียง แต่ใช้เวลาและไม่มีประสิทธิภาพ นอกจากนี้กฎก่อนการตั้งค่า จำกัด ความสามารถในการปรับตัวของกราฟเหล่านี้และไม่สามารถใช้ข้อมูลความหมายที่หลากหลายที่มีอยู่ในข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง ดังนั้นการแนะนำเฟรมเวิร์กลายเซ็นจึงให้วิธีใหม่อย่างสมบูรณ์ในการแก้ปัญหาของข้อมูลที่เบาบางซึ่งสามารถจับความสัมพันธ์ที่ละเอียดอ่อนของการตั้งค่าของผู้ใช้ได้ทันที
ฟังก์ชั่นหลักของเฟรมเวิร์กลายเซ็นรวมถึงการวิเคราะห์การป้อนข้อมูลของผู้ใช้โดยใช้แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ที่ผ่านการฝึกอบรมมาก่อน (LLMS) เพื่อแยกความสัมพันธ์ที่อาจเกิดขึ้นจากภาษาธรรมชาติ การเชื่อมต่อ;
เพื่อตรวจสอบประสิทธิภาพของกรอบลายเซ็นนักวิจัยเปรียบเทียบชุดข้อมูลของบริการอีคอมเมิร์ซและสตรีมมิ่ง ผลการวิจัยพบว่าเฟรมเวิร์กปรับปรุงความแม่นยำของคำแนะนำอย่างมีนัยสำคัญซึ่งบ่งบอกถึงความสามารถที่แข็งแกร่งในการให้คำแนะนำที่เกี่ยวข้อง นอกจากนี้ลายเซ็นยังแสดงความสามารถในการปรับขนาดได้ดีขึ้นเมื่อประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่และลดความต้องการคอมพิวเตอร์ต่ำกว่าวิธีการก่อสร้างกราฟแบบดั้งเดิม การรวมกันของกระบวนการอัตโนมัติและอัลกอริทึมขั้นสูงช่วยลดการใช้ทรัพยากรโดยไม่ส่งผลกระทบต่อคุณภาพของผลลัพธ์
การเปิดตัวเฟรมเวิร์กลายเซ็นถือเป็นความก้าวหน้าที่สำคัญในสาขาระบบแนะนำ ความสามารถในการสร้างกราฟโดยอัตโนมัติจะเกี่ยวข้องกับความสามารถในการปรับขนาดที่ยาวนานการปรับตัวและความท้าทายที่ตระหนักถึงบริบท ความสำเร็จของเฟรมเวิร์กนี้แสดงให้เห็นถึงศักยภาพการเปลี่ยนแปลงของการรวม LLMs เข้ากับระบบกราฟิกการตั้งค่ามาตรฐานใหม่สำหรับการวิจัยและแอปพลิเคชันคำแนะนำส่วนบุคคลในอนาคต
ทางเข้ากระดาษ: https://arxiv.org/abs/2412.18241
ประเด็นสำคัญ:
** การสร้างกราฟอัตโนมัติตาม LLMS **: เฟรมเวิร์กลายเซ็นต์วิเคราะห์การป้อนข้อมูลของผู้ใช้โดยอัตโนมัติแยกความสัมพันธ์และสร้างกราฟความรู้ผ่านแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ที่ผ่านการฝึกอบรมมาล่วงหน้า
** ปรับปรุงความแม่นยำของคำแนะนำอย่างมีนัยสำคัญ **: ในการเปรียบเทียบกรอบนี้ปรับปรุงความแม่นยำของคำแนะนำอย่างมีนัยสำคัญเกี่ยวกับชุดข้อมูลอีคอมเมิร์ซและสตรีมมิ่ง
** ลดการใช้ทรัพยากร **: เปรียบเทียบกับวิธีการดั้งเดิมลายเซ็นทำงานได้ดีเยี่ยมในความต้องการด้านคอมพิวเตอร์และแสดงให้เห็นถึงความสามารถในการปรับขนาดที่ดี