大規模言語モデル（LLMs）が自然言語処理（NLP）の分野に画期的な変革をもたらしています。
膨大なテキストデータから学習し、適応する能力を持ち、ユーザー行動の理解やパーソナライズサービスの向上に貢献する機会を提供します。ユーザーの同意を得て、デジタルシステムとのやり取りを詳細に理解し、まとめや質問応答、おすすめの高度なパーソナライズが可能になります。
しかし、ユーザーのインタラクションデータは複雑で騒音や一貫性のない点もあり、LLMの精度に影響を与える可能性があります。さらに、長い履歴データの処理は、計算資源に負荷をかける問題もあります。
このような課題に対処するため、「User-LLM: Efficient LLM Contextualization with User Embeddings」という技術を導入します。これは、多様でノイズが多いユーザーインタラクションから重要な行動パターンと好みを表す圧縮された表現を抽出し、LLMの理解を深めることを目指します。
これにより、LLMはユーザーの履歴と潜在的な意図をより深く理解し、個々のユーザーに合わせたレスポンスを生成できるようになります。
出典 : https://research.google/blog/user-llm-efficient-llm-contextualization-with-user-embeddings/