LLMを活用した推薦システムの改善: 課題と初期導入のアプローチ

LLM(GPT, PaLM等) with MLOps LT大会!!!
登壇資料

https://mlops.connpass.com/event/279156/

Transcript

1. © 2023 Wantedly, Inc. LLMを活用した推薦システムの改善: 課題と初期導入のアプローチ LLM(GPT, PaLM等) with MLOps LT大会!!! Apr. 25 2023 - Kokoro Higuchi(@zerebom_3)
2. © 2023 Wantedly, Inc. 自己紹介 • 樋口 心(Higuchi Kokoro) • Data Scientist @Wantedly ◦ 推薦システムの設計・実装・評価 • 趣味: 🎾🏂󰞵🍻🎮 + LLMいじり • Twitter: @zerebom_3 • GitHub: @zerebom
3. © 2023 Wantedly, Inc. 今日話すこと • 推薦システムとは? • LLMを活用した推薦システムの改善例 • 導入に対する課題 • 初期導入のアプローチ
4. © 2023 Wantedly, Inc. 推薦システムとは? 複数の候補から価値のあるものを 選び出し、意思決定を支援する システム ※ ※引用元: 推薦システム実践入門 ―仕事で使える導入ガイド https://www.oreilly.co.jp/books/9784873119663/
5. © 2023 Wantedly, Inc. 推薦システムとは? 10数万の募集から、 複数の候補から価値の あるものを選び出す
6. © 2023 Wantedly, Inc. 推薦システムとは? 意思決定を支援できるように 情報を適切に説明・提示する
7. © 2023 Wantedly, Inc. LLMと推薦システム 価値あるものを選び出すこと, 意思決定の支援どちらでも、 LLMの活用でこれまでにない価値創出ができるのでは? ex • 対話を通じたインタラクティブな推薦結果の調節
8. © 2023 Wantedly, Inc. 仕事探しの推薦システムにおける LLMの活用例 • より具体的にイメージするために、仕事探しの 推薦システムにおいてLLM活用アイディアを考えてみた • 紹介する例は個人の構想ベースのものであり、組織を代表するも のではないです。 また、導入・検証には至ってはないです🙏
9. © 2023 Wantedly, Inc. 仕事探しの推薦システムにおける LLMの活用例: 対話を通じた推薦 価値あるアイテムの選出 意思決定支援
10. © 2023 Wantedly, Inc. 仕事探しの推薦システムにおける LLMの活用例: 対話を通じた推薦 説明性の付与 自然言語を 使った推薦結果の 調整 推薦後の アクション 実行 価値あるアイテムの選出 意思決定支援
11. © 2023 Wantedly, Inc. 仕事探しの推薦システムにおける LLMの活用例1: 推薦に対する説明性の付与 推薦システムに対する理解と信頼性を向上させるために、根拠を明確にする
12. © 2023 Wantedly, Inc. 仕事探しの推薦システムにおける LLMの活用例2: 自然言語を使った推薦結果の調整 ユーザーのニーズに合わせた情報抽出・条件変更が動的に可能にする
13. © 2023 Wantedly, Inc. 仕事探しの推薦システムにおける LLMの活用例3: その他 • 情報が不十分な(コールドスタート)ユーザのデータ拡張 ◦ プロフィールが十分に埋まってないユーザのスキル推定 • 推薦後のアクションを同一インタフェース上で実現 ◦ 応募など心理的ハードルが高い意思決定を支援
14. © 2023 Wantedly, Inc. 推薦システムにおけるLLMの活用の課題 • 柔軟な推薦には多くのアイテムとの関連度計算が必要 ◦ ただしLLMへの入力データが多いとAPI費用・応答時間が上昇 • アイテムに対する不適切な説明は厳禁 ◦ この仕事はおすすめしないです、などと LLMが言ってしまうと、 プラットフォームとしての信頼性がなくなる
15. © 2023 Wantedly, Inc. リスクや費用を回避しつつ柔軟な推薦を行うための初期アプローチ • 予め、他の仕組みでLLMへの入力情報を選定しておく ◦ ex) 3-stageの推薦システム(2-stage + LLM) • LLMに解かせるタスクや入出力を限定する ◦ ×: 回答: {LLM_answer} ◦ ◎: あなたにおすすめの募集は ${LLM_suggested_item}で理由は ${LLM_suggested_reason}です。
16. © 2023 Wantedly, Inc. 初期導入のアプローチ例: 自然言語を使った推薦リストのフィルタリング • ユーザの入力をデータ操作 クエリに変換するだけのタスクを解 かせる • ユーザの依頼文だけが入力になる ので、高速に応答可能 • LLMの出力を直接使わないので、 リスク軽減
17. © 2023 Wantedly, Inc. まとめ • LLM × 推薦システムはこれまでにない価値創出ができそう ◦ 説明性の付与 ◦ 自然言語での推薦結果の調節 • ただし実運用には様々な壁がある ◦ 柔軟な推薦のために多数のデータを渡したいが困難 ◦ LLMの発言内容の精査 • LLMに与えるタスクの選定や既存システムとの繋ぎこみ方が肝要 • 新しい技術が出続けるので、適宜最適な組み合わせを選ぶ ◦ Agent, Cache, Indexing, Finetune, etc…