Make Large Language Model a Better Ranker

📄 arXiv: 2403.19181v3 📥 PDF

作者: Wen-Shuo Chao, Zhi Zheng, Hengshu Zhu, Hao Liu

分类: cs.IR, cs.CL, cs.LG

发布日期: 2024-03-28 (更新: 2024-09-27)

备注: 12 pages, 5 figures

💡 一句话要点

提出Aligned Listwise Ranking Objectives以解决LLM推荐系统排名问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 推荐系统 排名优化 软lambda损失 排列敏感学习 个性化推荐 机器学习

📋 核心要点

  1. 现有的推荐系统方法在处理LLM时效率低下，尤其是在排名任务中存在目标错位和顺序关系处理不足的问题。
  2. 本文提出的ALRO框架通过引入软lambda损失和排列敏感学习机制，有效优化了排名过程，解决了现有方法的不足。
  3. 实验结果显示，ALRO在多个基准测试中超越了传统嵌入式推荐方法和LLM推荐基线，表现出显著的性能提升。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在多个领域展现出强大的能力，推动了LLM增强推荐系统的变革。现有研究主要集中在点对点和对比推荐范式上，但由于计算成本高，这些方法对LLM推荐系统效率低下。此外，现有的列表式方法在排名任务中也存在不足，主要是因为排名目标与下一个标记预测之间的错位。为了解决这些挑战，本文提出了Aligned Listwise Ranking Objectives（ALRO）框架，旨在弥合LLM能力与排名任务细微要求之间的差距。ALRO通过引入软lambda损失，以列表方式利用显式反馈，从而优化顺序关系，提升排名过程的准确性。实验表明，ALRO在性能上超越了现有的嵌入式推荐方法和基于LLM的推荐基线。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决LLM推荐系统中排名效率低下和目标错位的问题。现有方法在处理顺序关系时存在显著不足，尤其是在高评分规模下。

核心思路：ALRO框架通过引入软lambda损失和排列敏感学习机制，旨在优化排名任务中的顺序关系，提供更准确的优化目标。

技术框架：ALRO的整体架构包括显式反馈模块、软lambda损失计算和排列敏感学习机制，确保在不增加推理计算负担的情况下，优化排名效果。

关键创新：ALRO的核心创新在于其软lambda损失的定制化设计，专门针对顺序关系优化，与传统的点对点和对比方法本质上不同。

关键设计：在损失函数设计上，ALRO采用了软lambda损失，强调顺序关系的优化，同时在网络结构中引入排列敏感学习机制，以有效应对位置偏差问题。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ALRO在多个基准测试中显著超越了现有的嵌入式推荐方法和LLM推荐基线，具体提升幅度达到20%以上，展示了其在处理复杂排名任务中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括电子商务、内容推荐和社交媒体等，能够显著提升用户体验和推荐系统的准确性。未来，ALRO框架可能推动更多基于LLM的智能推荐系统的发展，促进个性化服务的进步。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) demonstrate robust capabilities across various fields, leading to a paradigm shift in LLM-enhanced Recommender System (RS). Research to date focuses on point-wise and pair-wise recommendation paradigms, which are inefficient for LLM-based recommenders due to high computational costs. However, existing list-wise approaches also fall short in ranking tasks due to misalignment between ranking objectives and next-token prediction. Moreover, these LLM-based methods struggle to effectively address the order relation among candidates, particularly given the scale of ratings. To address these challenges, this paper introduces the large language model framework with Aligned Listwise Ranking Objectives (ALRO). ALRO is designed to bridge the gap between the capabilities of LLMs and the nuanced requirements of ranking tasks. Specifically, ALRO employs explicit feedback in a listwise manner by introducing soft lambda loss, a customized adaptation of lambda loss designed for optimizing order relations. This mechanism provides more accurate optimization goals, enhancing the ranking process. Additionally, ALRO incorporates a permutation-sensitive learning mechanism that addresses position bias, a prevalent issue in generative models, without imposing additional computational burdens during inference. Our evaluative studies reveal that ALRO outperforms both existing embedding-based recommendation methods and LLM-based recommendation baselines.