发展了一种令人信服，精确，个性化，与偏好相关的语言模型 (P4LM)，该模型通过使用用户偏好的嵌入空间表示来生成富有说服力的回复，同时强调解释物品特征及其相关性。此外，还开发了一个联合奖励函数，用于衡量精确性、吸引力和个性化，该函数用作基于增强学习的语言模型框架中的人工智能反馈。使用 MovieLens 25M 数据集证明了 P4LM 向用户提供了引人入胜、个性化的电影叙事。

Oct, 2023

本文提出了一种名为 PALR 的新框架，旨在将用户历史行为与大型语言模型相结合，生成用户喜欢的商品。实验结果表明，与现有方法相比，我们的解决方案在各种连续推荐任务上表现优异。

May, 2023

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

发展个性化语言模型的方法，结合用户模型和语言（或奖励）模型的学习目标，对个性化语言模型进行强化学习，以更好地满足用户偏好。

Feb, 2024

最近几年，推荐系统 (Recommender Systems) 在自然语言处理 (Natural Language Processing) 领域迎来了巨大的变革，得益于大型语言模型 (Large Language Models) 的出现。这些模型，如 OpenAI 的 GPT-3.5/4 和 Meta 的 Llama，在理解和生成类似人类的文本方面展示了前所未有的能力，从而在个性化和可解释性推荐领域引发了范式转变，因为大型语言模型提供了处理大量文本数据以增强用户体验的多功能工具集。为了全面了解现有的基于大型语言模型的推荐系统，本综述旨在分析推荐系统如何从大型语言模型的方法中受益。此外，我们还描述了个性化解释生成 (Personalized Explanation Generating) 任务中的主要挑战，包括冷启动问题、公平性和偏见问题。

Nov, 2023

使用深度学习方法构建了一个基于 Web 的美食点评系统， 实现了对美食点评的情感分析、自动标签生成和检索。结果表明，这对解决实际问题具有很高的应用前景。

Jan, 2022

本文概论了基于大型语言模型的推荐系统，提出了两种主要类型（分别为判别型 LLM 推荐 DLLM4Rec 和生成型 LLM 推荐 GLLM4Rec），分别从方法、技术和性能等方面对现有的 LLM 推荐系统进行了系统的分类和评估，并指出了主要挑战和有价值的发现。

May, 2023

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

通过将 Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) 转变为 Reinforcement Learning from Personalized Human Feedback (RLPHF)，通过多目标强化学习问题的建模，可以实现 LLMs 与个人偏好的个性化对齐。通过将偏好维度进行分解，并在分布式环境中独立有效地进行训练，最后通过参数合并有效地实现多维度的个性化对齐。

Oct, 2023

这篇论文提出了一种新颖的方法，用于将大型语言模型（LLMs）与个人偏好进行匹配，有时被称为个性化人工反馈的强化学习（RLPHF）方法。通过合并多个专门训练在特定偏好维度上的专家 LLMs 的输出，使用黑盒方法在标记级别上生成文本，并通过训练轻量级偏好控制模型（PCM）动态地调整下一个标记的预测权重，从而优化给定的偏好。实证测试表明，该方法与现有的偏好合并技术相匹配甚至超过，提供了一种可扩展的、高效的用于个人化的 LLMs 微调的替代方法。

Jul, 2024