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HuggingAI

2024-03-19 21:30

整体胜于局部：本研究探讨将聚合演示应用于序列推荐任务的上下文学习，以期实现超越单个示例之和的效果。 LLMs 在多种 NLP 任务上表现出色，本研究尝试利用 ICL 方法将其打造成高效的序列推荐器。我们深入探究了指令形式、任务连贯性、示范选取以及示范数量对序列推荐效果的影响，并发现仅增加示范数量并不能有效提升准确性。为此，我们创新设计了 LLMSRec-Syn 算法，巧妙地将多个用户示范融合为一个综合示范。实验证明，在三个推荐数据集上，LLMSRec-Syn 显著优于当前最先进的基于 LLM 的序列推荐技术，且在部分场景下，其性能堪比甚至超过监督学习方法。相关代码已开源，地址为 [GitHub - demoleiwang/LLMSRec\_Syn: Code for Our NAA...](https://github.com/demoleiwang/LLMSRec_Syn "GitHub - demoleiwang/LLMSRec_Syn: Code for Our NAA...")。 原文链接:[\[2403.10135\] The Whole is Better than the Sum: Usi...](https://arxiv.org/abs/2403.10135 "[2403.10135] The Whole is Better than the Sum: Usi...") #arXiv论文# #LLM应用# #推荐系统#

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arXiv论文

LLM应用

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2024-03-19 21:30

整体胜于局部：本研究探讨将聚合演示应用于序列推荐任务的上下文学习，以期实现超越单个示例之和的效果。 LLMs 在多种 NLP 任务上表现出色，本研究尝试利用 ICL 方法将其打造成高效的序列推荐器。我们深入探究了指令形式、任务连贯性、示范选取以及示范数量对序列推荐效果的影响，并发现仅增加示范数量并不能有效提升准确性。为此，我们创新设计了 LLMSRec-Syn 算法，巧妙地将多个用户示范融合为一个综合示范。实验证明，在三个推荐数据集上，LLMSRec-Syn 显著优于当前最先进的基于 LLM 的序列推荐技术，且在部分场景下，其性能堪比甚至超过监督学习方法。相关代码已开源，地址为 [GitHub - demoleiwang/LLMSRec\_Syn: Code for Our NAA...](https://github.com/demoleiwang/LLMSRec_Syn "GitHub - demoleiwang/LLMSRec_Syn: Code for Our NAA...")。 原文链接:[\[2403.10135\] The Whole is Better than the Sum: Usi...](https://arxiv.org/abs/2403.10135 "[2403.10135] The Whole is Better than the Sum: Usi...") #arXiv论文# #LLM应用# #推荐系统#

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arXiv论文

LLM应用

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2024-03-19 21:30

整体胜于局部：本研究探讨将聚合演示应用于序列推荐任务的上下文学习，以期实现超越单个示例之和的效果。 LLMs 在多种 NLP 任务上表现出色，本研究尝试利用 ICL 方法将其打造成高效的序列推荐器。我们深入探究了指令形式、任务连贯性、示范选取以及示范数量对序列推荐效果的影响，并发现仅增加示范数量并不能有效提升准确性。为此，我们创新设计了 LLMSRec-Syn 算法，巧妙地将多个用户示范融合为一个综合示范。实验证明，在三个推荐数据集上，LLMSRec-Syn 显著优于当前最先进的基于 LLM 的序列推荐技术，且在部分场景下，其性能堪比甚至超过监督学习方法。相关代码已开源，地址为 [GitHub - demoleiwang/LLMSRec\_Syn: Code for Our NAA...](https://github.com/demoleiwang/LLMSRec_Syn "GitHub - demoleiwang/LLMSRec_Syn: Code for Our NAA...")。 原文链接:[\[2403.10135\] The Whole is Better than the Sum: Usi...](https://arxiv.org/abs/2403.10135 "[2403.10135] The Whole is Better than the Sum: Usi...") #arXiv论文# #LLM应用# #推荐系统#

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LLM应用

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2024-03-19 21:30

整体胜于局部：本研究探讨将聚合演示应用于序列推荐任务的上下文学习，以期实现超越单个示例之和的效果。 LLMs 在多种 NLP 任务上表现出色，本研究尝试利用 ICL 方法将其打造成高效的序列推荐器。我们深入探究了指令形式、任务连贯性、示范选取以及示范数量对序列推荐效果的影响，并发现仅增加示范数量并不能有效提升准确性。为此，我们创新设计了 LLMSRec-Syn 算法，巧妙地将多个用户示范融合为一个综合示范。实验证明，在三个推荐数据集上，LLMSRec-Syn 显著优于当前最先进的基于 LLM 的序列推荐技术，且在部分场景下，其性能堪比甚至超过监督学习方法。相关代码已开源，地址为 [GitHub - demoleiwang/LLMSRec\_Syn: Code for Our NAA...](https://github.com/demoleiwang/LLMSRec_Syn "GitHub - demoleiwang/LLMSRec_Syn: Code for Our NAA...")。 原文链接:[\[2403.10135\] The Whole is Better than the Sum: Usi...](https://arxiv.org/abs/2403.10135 "[2403.10135] The Whole is Better than the Sum: Usi...") #arXiv论文# #LLM应用# #推荐系统#

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