Feb, 2024

个性化推荐语言模型的个性化自动提示

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TL;DR我们提出了 PAP-REC，一种用于生成个性化自动提示的 RECommendation 语言模型的框架，旨在解决手动设计提示的低效和低效问题，并通过实验证明自动生成的提示优于手动构造的提示和各种基线推荐模型。
recommendation language modelspersonalized automatic promptpap-recautomatic prompt generationbaseline recommendation models
发现论文，激发创造
  • 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

  • LLM-Rec：借助大型语言模型的个性化推荐

    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。

    Jul, 2023

  • APEER：自动提示工程提升大型语言模型重排

    通过自动提示工程算法 APEER，大型语言模型在信息检索中的零样本相关性排名取得了显著的性能提升，并展现出更好的跨任务和跨语言模型的可迁移性。

    Jun, 2024

  • 推荐作为语言处理：一种统一的预训练、个性化提示和预测范式 (P5)

    本文提出了一种灵活且统一的文本到文本范式（P5），将各种推荐任务统一到一个共享框架中，使用自然语言序列捕捉深层次的语义，通过自适应的个性化提示进行预测，并在多个推荐基准上证明了其有效性。

    Mar, 2022

  • AutoPrompt: 使用自动生成的提示从语言模型中引导知识

    利用自动化方法生成的 AutoPrompt，我们展示了预训练语言模型在自然语言推理、情感分析和关系提取方面的潜在能力，以及自动生成的提示方法是现有探究方法的一个可行的无参数替代方法。

    Oct, 2020

  • 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

  • 面向生成推荐的个性化提示模型检索

    利用生成模型进行推荐系统和个性化问题的初步研究，提出了 Prompt-Model 检索和生成项排序的两阶段框架，并通过 GEMRec-18K 数据集展示了生成模型推荐的潜力和现有评估指标的局限性。

    Aug, 2023

  • 通过提示回归进行提示探索

    基于大规模语言模型的广泛使用，提出了一种用于预测提示组合效果的框架 PEPR，并提供了简单方法用于选择有效的提示。在不同任务上，利用不同规模的开源语言模型对该方法进行了评估。

    May, 2024

  • 新闻推荐的 Prompt 学习

    本文首次尝试运用 Prompt Learning 模型中的 cloze-style 任务，设计了 Prompt4NR 框架，包含了离散、连续和混合模板，并使用 Prompt Ensemble 方法，成功提升了新闻推荐效果，实验采用了 MIND 数据集进行验证。

    Apr, 2023

  • 大规模语言模型代理的自动提示工程规划

    在这篇论文中，我们提出了一种名为 RePrompt 的新方法，通过从与 LLM 代理的交互中获取的聊天记录，逐步优化 LLM 代理的提示，从而使 LLM 在特定领域中学会规划，我们在 PDDL 生成和旅行规划的实验中证明了我们的方法可以提高不同推理任务的性能。

    Jun, 2024