要約
- 大規模言語モデル（LLM）の能力が向上する中、ChatGPTやLlamaなどのLLMを用いた意味推論の研究が注目されている。
- これらのモデルは、以前の人間の知識に基づいた予測に基づく返答を提供する一方、幻覚、一般的な回答、ユーザーの要求を満たさない回答といった問題が依然として一般的である。
- 推薦システムは、LLMと同様にユーザーの入力に基づいて推薦を提供するが、追加のトピックのメタデータをクエリに含めることで応答の向上が図られている。
- この研究は重要であり、情報群に内在する全体的なトピックを推論する人間のような能力をLLMに組み込むことで、大規模言語モデルの意味の深さを向上させる可能性がある。
考察
LLMの発展において意味推論の重要性は高まっており、返答の質を向上させるためにはさらなる研究が必要であると感じる。特に、ユーザーの要求に適切に対応する能力を高めることが、実用的な観点から重要であると思われる。
元記事: https://towardsdatascience.com/topic-alignment-for-nlp-recommender-systems-b35ef2902c1a