- 多様な研究を促進する環境を構築
- 研究チームが億単位のユーザーに影響を与える機会を持つ
- Google製品に開発を適用し、広い研究コミュニティとプロジェクトをオープンソース化
- コンピューターサイエンスの分野を進展させるためのアイデア共有と協力
- 次世代の研究者を支援
- 大規模言語モデル（LLMs）をユーザー理解に活用する新しいフレームワーク「USER-LLM」を紹介
- ユーザー埋め込みをLLMsに統合し、パーソナライゼーションと計算効率性を向上
- USER-LLMは長いシーケンスにおいて優れたパフォーマンスを示し、計算効率性も高い
自己監督学習により、ユーザー埋め込みを活用し、USER-LLMはLLMsをユーザーのコンテキストに適応させる革新的なフレームワークです。複数のデータセットを用いた評価により、深いユーザー理解と長いシーケンスモデリングが必要なタスクで顕著な性能向上が示されました。USER-LLMは計算効率性を維持し、LLM知識を保持するため、実用的なユーザーモデリングアプリケーションに適しています。今後の研究で、ユーザー埋め込みの最適化やLLM空間への整合性などを探求することで、USER-LLMの堅牢性と汎用性を向上させる可能性があります。
元記事: https://research.google/blog/user-llm-efficient-llm-contextualization-with-user-embeddings/