Jul, 2023

LLM-Rec：借助大型语言模型的个性化推荐

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TL;DR通过输入增强措施，我们研究了各种提示策略来提高大型语言模型在个性化内容推荐中的性能。我们提出了一种名为 LLM-Rec 的方法，包括四种不同的提示策略：基本提示、推荐驱动的提示、参与驱动的提示和推荐驱动加参与驱动的提示。我们的实证实验证明结合原始内容描述和 LLM 生成的增强输入文本，使用这些提示策略可以改善推荐性能。这一发现强调了将多样的提示和输入增强技术与大型语言模型相结合以提高个性化内容推荐能力的重要性。
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发现论文，激发创造
  • 在教育和评估应用中探索提示式大型语言模型的能力

    利用大语言模型在现代教育领域创新的机会，通过研究提问型大语言模型、语法错误解释和人力资源面试评估，揭示了大语言模型在改变教育实践中的潜力和限制。

    May, 2024

  • 大语言模型时代的推荐系统

    本论文对基于大型语言模型（LLMs）的推荐系统进行了全面综述，总结了 LLMs 在推荐系统中的应用方法，包括预训练、微调和提示，并讨论了未来方向。

    Jul, 2023

  • 个性化文本生成的自动提示改写

    通过自动修订提示符来进行个性化文本生成的研究。

    Sep, 2023

  • 自回归大型语言模型中的提示

    自回归大语言模型已经改变了自然语言处理领域的格局。基于预训练和提示范式的方法已经取代了常规的预训练和微调方法用于许多下游自然语言处理任务。本文讨论了已经在自回归大语言模型上使用的各种提示技术，提供了一个基于这个分类体系的简明调研，并且确定了自回归大语言模型中提示领域的一些未解决问题，可作为未来研究的方向。

    Nov, 2023

  • 大型语言模型的自动提示选择

    自动选择给定输入的最佳提示，克服手动设计有效提示的挑战，通过聚类训练数据、生成候选提示、生成输入 - 提示 - 输出数据集以训练评估器，并使用评估器在测试时选择最佳提示来实现兼顾通用性和特异性的方法。在零 - shot 问答数据集上显示出竞争性性能。

    Apr, 2024

  • 大型语言模型作为对话式电影推荐系统的研究

    本文通过在线实验的方式，从用户的角度探讨了使用大型语言模型（LLMs）进行个性化电影推荐的有效性。研究结果显示，LLMs 提供较强的推荐解释能力，但缺乏整体个性化、多样性和用户信任。此外，不同的个性化提示技术对用户感知的推荐质量影响不大，而用户观看的电影数量起到了更重要的作用。与此同时，LLMs 展示了更好地推荐知名度较低或小众化电影的能力。通过定性分析，我们发现与用户交互体验中的积极和消极关联的关键对话模式，并得出结论：为了获得高质量的 LLMs 推荐，提供个人背景和示例至关重要。

    Apr, 2024

  • 对话模型的节约提示

    研究了使用大型语言模型建立对话系统的不同方法，并分析了对话历史的表示方式，提出了一种更紧凑的提供对话历史信息的方法，从而有效减少模型 API 的成本。

    May, 2023

  • 大型语言模型的高效提示方法综述

    在这篇论文中，我们对高效提示的各种方法进行了全面的概述，包括使用高效计算和高效设计进行提示的方法，重点关注未来的研究方向。

    Apr, 2024

  • 通过大型语言模型整合总结和检索，实现个性化增强

    通过使用离线总结和运行时检索，我们提出了一种新颖的基于总结的方法，扩展了基于检索的个性化，以实现更好的实时系统性能，并在实际约束下取得了更好的个性化性能。

    Oct, 2023

  • 加强法律文件检索：采用大型语言模型的多阶段方法

    将提示技术作为检索系统中的最后阶段，通过 BM25 预排名和基于 BERT 的再排名的支持，最大限度地提高提示的潜力，从而显着提高了检索准确性。

    Mar, 2024