Автор: Денис Аветисян
Как большие языковые модели преобразуются в персональных консультантов, способных предлагать релевантные товары и услуги в ходе естественной беседы.
Представлен фреймворк Rank-GRPO для обучения языковых моделей рекомендательным системам с использованием обучения с подкреплением и ранжирования.
Несмотря на успехи больших языковых моделей (LLM) в диалоговых системах, их адаптация к задаче рекомендаций сопряжена с трудностями, включая генерацию нерелевантных товаров и ухудшение качества ранжирования. В данной работе, ‘Rank-GRPO: Training LLM-based Conversational Recommender Systems with Reinforcement Learning’, предложен фреймворк ConvRec-R1, объединяющий дистилляцию знаний и алгоритм обучения с подкреплением Rank-GRPO, ориентированный на ранжирование элементов в рекомендациях. Предложенный подход позволяет обучать LLM для генерации более точных и релевантных рекомендаций в диалоговом режиме, превосходя существующие методы. Возможно ли дальнейшее улучшение качества диалоговых рекомендаций за счет интеграции более сложных моделей вознаграждения и методов обучения с подкреплением?
Разговорные Рекомендации: Теория и Неизбежный Техдолг
Традиционные системы рекомендаций часто сталкиваются с трудностями при обработке сложных пользовательских запросов, сформулированных на естественном языке. Анализ неструктурированных данных и понимание скрытых намерений представляет значительную проблему для алгоритмов, основанных на коллаборативной фильтрации или контент-анализе.
Конверсационные системы рекомендаций (CRS) используют диалоговый подход для понимания нюансированных потребностей, обеспечивая более персонализированный опыт. CRS вовлекают пользователя в беседу, уточняя его предпочтения и предлагая релевантные варианты, соответствующие контексту и целям. Успех CRS обусловлен возможностями больших языковых моделей (LLM) по обработке и интерпретации пользовательского ввода, позволяя им понимать семантику запросов, выявлять связи и генерировать релевантные ответы.
Привязка Рекомендаций к Реальности: От LLM к Каталогу
Ключевой проблемой использования больших языковых моделей (LLM) в рекомендательных системах является их склонность генерировать элементы, отсутствующие в каталоге доступных товаров. Это приводит к невыполнимым рекомендациям и снижает доверие пользователей.
Для решения этой проблемы предложен конвейер Remap-Reflect-Adjust, конструирующий демонстрации на основе каталога, используя рекомендации от LLM-учителя. Этот конвейер использует метод Catalog Grounding, гарантируя, что все рекомендации осуществимы. В процессе обучения с подкреплением (SFT) достигнута точность 99% для рекомендаций из каталога, положительно влияя на удовлетворенность пользователей.
Предложенный подход расширяет возможности Zero-Shot Recommendation, генерируя жизнеспособные и релевантные предложения, избегая проблем с отсутствующими в каталоге товарами.
Оптимизация Обучения: Усиленное Обучение с Верифицируемой Наградой
Для согласования больших языковых моделей (LLM) с желаемым поведением в рекомендательных системах применяется обучение с подкреплением на основе верифицируемой награды (RLfR). Этот подход формирует политику модели, ориентированную на конкретные цели, задаваемые в процессе обучения.
В качестве алгоритма обучения используется Rank-GRPO – расширение алгоритма Group Relative Policy Optimization. Rank-GRPO эффективно обучается на основе структурированных выходных данных, учитывая ранжирование результатов рекомендаций. Для уточнения процесса обучения применяются методы формирования награды и использование наград на уровне последовательности.
Оценка производительности проводится с использованием метрик DCG@NN, Recall@20 и NDCG@20. Результаты экспериментов демонстрируют, что разработанный подход обеспечивает более высокие значения NDCG@20 и Recall@20 по сравнению с моделями GPT-4o и CRAG, подтверждая эффективность предложенного подхода к обучению LLM.
Валидация и Производительность на Наборе Данных Reddit-v2
Предложенные методы подверглись строгой проверке на наборе данных Reddit-v2, общедоступном эталоне для рекомендательных систем в диалоговом формате. Этот набор данных позволяет оценить способность моделей к персонализации рекомендаций в условиях неполной информации и динамически меняющихся предпочтений пользователя.
Результаты демонстрируют значительное улучшение качества рекомендаций по сравнению с базовыми подходами, особенно заметно превосходство над zero-shot baseline-ами. Использование стратегий обновления на уровне токенов усовершенствовало процесс генерации ответов языковой моделью, положительно сказавшись на степени персонализации.
Полученные данные подчеркивают практическую значимость комбинирования продвинутых методов обучения с подкреплением и демонстраций, основанных на каталоге товаров. В конечном итоге, каждая «революционная» технология неизбежно превращается в технический долг.
Будущие Направления Развития Разговорного Искусственного Интеллекта
Дальнейшая оптимизация производительности может быть достигнута за счёт исследования различных базовых моделей больших языковых моделей (LLM), таких как Qwen2.5-0.5B-Instruct и Llama-3.2-3B-Instruct. Эксперименты с этими моделями позволяют выявить наиболее эффективные архитектуры для конкретных задач и оптимизировать параметры обучения.
Масштабирование разработанных методов на более крупные наборы данных и сложные сценарии ведения диалога является ключевым направлением будущих исследований. Необходима разработка эффективных алгоритмов обучения и оптимизации, способных обрабатывать большие объёмы информации и поддерживать сложные контексты.
Исследование техник интеграции обратной связи от пользователей и динамической адаптации к изменяющимся предпочтениям будет критически важным для создания по-настоящему интеллектуальных рекомендательных систем. Персонализация и адаптивность позволят системам лучше понимать потребности пользователей и предоставлять более релевантные рекомендации.
Схождение LLM, обучения с подкреплением и привязки к каталогу продуктов представляет собой огромный потенциал для трансформации ландшафта разговорного искусственного интеллекта. Интеграция этих подходов позволит создавать системы, способные не только понимать запросы пользователей, но и эффективно решать их задачи.
Изучение методов выравнивания больших языковых моделей, представленное в данной работе, неизменно вызывает лёгкую усмешку. Авторы стремятся обуздать мощь LLM для разговорных рекомендаций, используя Reinforcement Learning и алгоритм Rank-GRPO. Однако, история показывает, что даже самые элегантные решения рано или поздно сталкиваются с суровой реальностью продакшена. Как точно заметила Грейс Хоппер: «Лучший способ предсказать будущее — это создать его». В данном случае, создание более эффективных и управляемых LLM – это шаг к предсказуемости в хаосе рекомендательных систем, хотя и иллюзорный. Ведь рано или поздно, найдётся пользователь, который сломает даже самую тщательно настроенную модель, продлевая её страдания.
Что дальше?
Предложенная работа, как и большинство подобных, демонстрирует, что можно «причесать» большую языковую модель под конкретную задачу. Однако, не стоит обольщаться. Успех в обучении с подкреплением, привязанный к конкретному набору данных и метрикам, – это всегда временная победа. Производство найдет способ сломать и эту элегантность. В конце концов, даже самая «умная» рекомендательная система – это всего лишь функция, оптимизированная для кликов, а не для реального удовлетворения пользователя.
В перспективе, наиболее интересным представляется не столько улучшение алгоритмов обучения, сколько решение проблемы «холодного старта» и адаптации к постоянно меняющимся предпочтениям. А ещё – борьба с предвзятостью, встроенной в сами данные, и с неизбежной тенденцией к созданию «пузырей фильтров». Все эти «инновации» – просто новые слои абстракции над старыми проблемами.
В конечном итоге, вероятно, выяснится, что небольшая, хорошо обученная модель, понимающая базовые принципы рекомендаций, будет надежнее и эффективнее гигантского «черного ящика», обученного на бесконечном потоке данных. Всё новое – это просто старое с худшей документацией, и это – закон.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2510.20150.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Квантовые симуляторы: Преодолевая ограничения памяти
- Искусственный интеллект и рефакторинг кода: что пока умеют AI-агенты?
- LLM: математика — предел возможностей.
- Кандинский 5.0: Искусство генерации изображений и видео
- Волны под контролем: Ускорение моделирования материалов с дефектами
- Восполняя пробелы в знаниях: Как языковые модели учатся делать выводы
- Скрытые закономерности: как сложность влияет на квантовый алгоритм
- Квантовая связь на больших расстояниях: новый гибридный подход
- Квантовое обучение: новый взгляд на фазовые переходы
- Маленький шаг в скрытом пространстве — огромный скачок для изображения
2025-11-04 00:39