「RecMindと出会ってください：推薦タスクのための推論、行動、およびメモリを組み合わせた大規模言語モデル技術によって駆動される自律型の推薦エージェント」

Meet RecMind an autonomous recommendation agent powered by large-scale language model technology that combines inference, action, and memory for recommendation tasks.

人工知能とディープラーニングの人気が高まるにつれて、ほぼすべてのアプリケーションがAIの能力を利用して作業を進めています。DNN（深層ニューラルネットワーク）は、推薦システムの近代化に不可欠な存在となっています。推薦システムは、検索エンジン、ECサイト、ソーシャルメディアネットワーク、映画や音楽のストリーミングサービスなど、多くのオンラインプラットフォームで重要な役割を果たしています。その主な役割は、ユーザーが過去にプラットフォーム上でどのように製品を利用し、相互作用してきたかを調べ、その情報をもとに、ユーザーが将来的に相互作用する可能性のある製品を提案することです。これにより、ユーザーの関与と体験が向上します。

過去には、推薦システムはさまざまなアルゴリズムや手法を利用してきましたが、最近ではディープニューラルネットワーク（DNN）の導入により、その性能が大幅に向上しました。DNNは、人々や物事、連続的なユーザーの行動の複雑な表現やパターンを把握するのに優れています。この発展により、推薦はより正確で個別化されるようになりましたが、まだ特定の制限があります。特に、CNN（畳み込みニューラルネットワーク）、LSTM（長短期記憶）、BERTなど、DNNを利用して構築された既存の推薦システムの多くは、ユーザーやアイテムに関するテキストデータを効率的に取得するための支援が必要です。さらに、推薦タスクに特化したRS技術の多くは、他の未知の推薦タスクにうまく適用できない可能性があります。

これらの課題に対処するため、研究者チームが、大規模言語モデル技術に基づく自律推薦エージェント「RecMind」を紹介しました。このエージェントは、戦略的な計画、知識の取得のための外部ツール、個別化されたデータを活用して、正確なパーソナライズされた推薦を行うことに優れています。RecMindで導入された主要なイノベーションの1つは、自己インスパイアリングアルゴリズムです。このアルゴリズムは、LLMベースのエージェントの計画能力を向上させるために設計されています。LLMは、中間的な計画フェーズごとにこのアプローチを使用して次の計画手段を決定する際に、これまでに探索されたすべての状態を考慮に入れるため、自動的に「自己インスパイア」します。この方法により、モデルは推薦を形成する際に、過去の計画データを効率的に把握し利用する能力が大幅に向上します。LLMを利用した推薦システムの領域において、この自己インスパイアリング機能は重要な発展です。

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RecMindの効果は、評価されたシナリオの範囲内で徹底的に評価されており、以下のようになります。

1. 評価予測 – 特定のものを消費者がどのように評価するかを予測します。

1. 順次推薦 – ユーザーの好みに基づいて特定の順序で商品を推薦します。

1. 直接推薦 – ユーザーに直接アイテムを推薦します。

1. 説明生成 – 特定の推薦の理由を説明します。

1. レビュー要約 – 特定の製品に関するユーザーコメントをまとめます。

評価結果によれば、チームは、RecMindがさまざまなタスクベースの推薦において、現在のゼロ・フューショットLLMベースの推薦技術を凌駕していることを共有しています。このモデルは、推薦タスクに特化した徹底的な事前トレーニング手順を必要とするモデル「P5」を凌駕しています。

以下に、主な貢献をまとめます。

1. この研究は、LLMを活用した自律推薦エージェントの開発を先駆けて行っています。RecMindは、推薦タスクに対して推論、行動、メモリを統合したエージェントフレームワークです。

1. 複数の推論パスを統合することで、チェーンオブソウツやツリーオブソウツなどの人気のある手法を上回る、自己インスパイアリングの計画技術が提案されました。

1. RecMindの効果は、推薦シナリオの5つの場面で評価され、驚くべき結果を示しました。

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