LLM 시대에서 추천 시스템 및 검색 개선하기
- 추천 시스템 및 검색 시스템은 오래전부터 언어 모델링에서 영감을 받아왔음.
- 최근의 대형 언어 모델(LLM) 시대에서도 이러한 패러다임이 지속됨.
- 추천 시스템의 모델 아키텍처, 데이터 생성, 훈련 패러다임 등이 진화하고 있음.
- LLM 및 다중 모드 확장을 통한 모델 아키텍처, 데이터 생성 및 분석.
- 크기 법칙, 전이학습, 지식 증류 및 LoRA 등의 기술이 사용됨.
- LLM을 활용한 데이터 생성 및 분석의 예로는 메타데이터 생성(Bing), 음악 재생 목록 메타데이터 보강(Amazon) 등이 있음.
- 산업적 적용사례로는 ID 기반의 추천 시스템을 LLM과 함께 사용하는 FLIP, 사용자의 상호 작용 데이터를 활용하는 beeFormer 등이 있음.
- 다양한 벤치마크와 데이터셋을 통해 이러한 방법들이 기존의 ID 기반 시스템이나 단일 모드 시스템을 능가하는 성과를 거둠.
- 추천 품질 향상을 위한 다양한 기술적 접근과 실제 사례가 소개됨.
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