LLM-Rec: Recomendación Personalizada mediante el Uso de Prompts en Modelos de Lenguaje de Gran Escala

LLM-Rec: Personalized Recommendation via Prompting Large Language Models

July 24, 2023

Autores: Hanjia Lyu, Song Jiang, Hanqing Zeng, Yinglong Xia, Jiebo Luo

cs.AI

Resumen

Investigamos diversas estrategias de prompting para mejorar el rendimiento de recomendaciones de contenido personalizado con modelos de lenguaje de gran escala (LLMs) mediante la ampliación de la entrada. Nuestro enfoque propuesto, denominado LLM-Rec, abarca cuatro estrategias de prompting distintas: (1) prompting básico, (2) prompting orientado a recomendaciones, (3) prompting guiado por interacción y (4) prompting orientado a recomendaciones + guiado por interacción. Nuestros experimentos empíricos demuestran que combinar la descripción original del contenido con el texto de entrada ampliado generado por el LLM utilizando estas estrategias de prompting conduce a un mejor rendimiento en las recomendaciones. Este hallazgo resalta la importancia de incorporar diversos prompts y técnicas de ampliación de la entrada para potenciar las capacidades de recomendación con modelos de lenguaje de gran escala en el ámbito de las recomendaciones de contenido personalizado.

English

We investigate various prompting strategies for enhancing personalized content recommendation performance with large language models (LLMs) through input augmentation. Our proposed approach, termed LLM-Rec, encompasses four distinct prompting strategies: (1) basic prompting, (2) recommendation-driven prompting, (3) engagement-guided prompting, and (4) recommendation-driven + engagement-guided prompting. Our empirical experiments show that combining the original content description with the augmented input text generated by LLM using these prompting strategies leads to improved recommendation performance. This finding highlights the importance of incorporating diverse prompts and input augmentation techniques to enhance the recommendation capabilities with large language models for personalized content recommendation.