Искусственный судья: Как нейросети оценивают рекомендации

Автор: Денис Аветисян

Новый подход использует большие языковые модели для оценки качества рекомендаций, имитируя человеческое суждение без сложной настройки.

Для каждой модели и на каждом наборе данных/задаче эмпирическое сожаление напрямую связано с аксиомами когерентности, демонстрируя, что соответствие этим аксиомам является ключевым фактором в минимизации потерь при принятии решений.

Исследование демонстрирует, что большие языковые модели могут служить ‘мировыми моделями’ для оценки рекомендаций, основанных на списках предложений, определяя и сравнивая предпочтения без специализированного обучения.

Моделирование предпочтений пользователей в различных доменах остается сложной задачей в области рекомендательных систем, особенно при формировании упорядоченных списков элементов. В работе ‘LLM-as-a-Judge: Toward World Models for Slate Recommendation Systems’ исследуется возможность использования больших языковых моделей (LLM) в качестве «мировых моделей» для оценки таких списков на основе парного сравнения предпочтений. Полученные результаты демонстрируют, что LLM способны эффективно моделировать предпочтения пользователей без дополнительного обучения на конкретных задачах, что открывает новые перспективы для офлайн-оценки рекомендательных систем. Какие характеристики функции предпочтений наиболее эффективно захватываются LLM и как это может быть использовано для улучшения качества рекомендаций?

Последовательность Предпочтений: Основа Рекомендаций

Рекомендательные системы предполагают последовательность предпочтений пользователей, однако часто сталкиваются с проблемами, связанными с непоследовательностью ранжирования. Эта непоследовательность возникает из-за вычислительной сложности оценки согласованности предпочтений при большом количестве элементов.

Отсутствие надежной проверки согласованности может привести к нерелевантным рекомендациям, снижая доверие пользователей. Оценка требует методов, способных оценивать логику ранжирования в масштабе, и метрики согласованности, такие как Транзитивность, Асимметричность и Транзитивность оценок, играют ключевую роль.

Более высокие показатели согласованности указывают на более сильное соответствие предпочтительным аксиомам во всех задачах и моделях.

Последовательность предпочтений – это не просто данные, но и отражение внутреннего порядка, который пользователь стремится увидеть.

LLM как Судья: Оценка Связности Рекомендаций

Представлен подход “LLM-as-a-Judge”, использующий большие языковые модели для оценки связности ранжированных списков. Метод оценивает предпочтения пользователей на основе анализа последовательности элементов.

В основе подхода лежит принцип “Pairwise Slate Comparison”, при котором языковая модель определяет, какой из двух списков с большей вероятностью выберет пользователь. Оценка проводится путем сравнения пар списков.

Ключевым элементом является использование “User History” – истории взаимодействия пользователя. Это позволяет персонализировать оценки и учитывать индивидуальные предпочтения, повышая точность предсказаний.

Формулирование задачи оценки предпочтений как задачи суждения позволяет языковым моделям выявлять и разрешать противоречия в ранжированных списках, обеспечивая более согласованные результаты.

Валидация Подхода: Оффлайн Оценка

Для строгой валидации подхода LLM-as-a-Judge использовалась методика ‘Offline Evaluation’ на исторических данных. Это позволяет оценить качество рекомендаций без онлайн-тестирования.

В экспериментах применялся алгоритм ‘BPR’ в сочетании с попарными сравнениями для уточнения ранжирования. Целью являлось выявление наиболее предпочтительных вариантов для каждого пользователя.

Оценка улучшения качества проводилась с использованием метрик, основанных на ‘User Utility Function’. Анализ показал, что обеспечение когерентности рекомендаций значительно снижает ‘Regret’, при этом ‘Empirical Regret’ варьируется в зависимости от задачи. Наблюдается корреляция между метриками когерентности и минимизацией сожаления.

К Мировой Модели Персонализированных Рекомендаций

Разработка LLM-as-a-Judge – шаг к созданию «Мировой модели», способной точно предсказывать предпочтения пользователей. Ключевым достижением является согласование метрик когерентности с последовательностью предпочтений, что позволяет эффективно оценивать качество рекомендаций.

Понимание логики выбора пользователей позволяет выйти за рамки поверхностного сопоставления шаблонов, открывая возможности для построения более интеллектуальных систем, способных адаптироваться к индивидуальным потребностям.

Интеграция «сходства списков» в процесс оценки может дополнительно повысить персонализацию. Будущие исследования будут направлены на расширение структуры для применения в динамических сценариях и включение обратной связи от пользователей в режиме реального времени.

Представленное исследование демонстрирует потенциал больших языковых моделей в качестве ‘мировых моделей’ для оценки рекомендаций. Авторы показывают, что LLM способны артикулировать и сравнивать предпочтения на уровне ‘slate’, обходя необходимость в специализированном обучении или сложных симуляторах. Этот подход соответствует принципу редукции сложности до сути. Как заметил Алан Тьюринг: «Я думаю, что разумное поведение — это просто отсутствие глупости». Эта фраза отражает суть работы – отказ от излишней сложности в пользу ясного и эффективного решения задачи оценки рекомендаций, фокусируясь на наиболее важных аспектах предпочтений пользователей.

Что дальше?

Представленная работа демонстрирует, что большие языковые модели способны функционировать в качестве «моделей мира» для оценки рекомендаций, формируемых на основе списков. Однако, элегантность этого решения не должна заслонять фундаментальную сложность задачи. Оценка предпочтений, даже артикулированных языковой моделью, остаётся неполной репрезентацией субъективного опыта. Проблема не в том, что модель не может выразить предпочтение, а в том, что она не испытывает его.

Будущие исследования должны сосредоточиться не на усовершенствовании способности модели имитировать разум, а на разработке методов верификации и калибровки этих симуляций. Необходимо признать, что любое сравнение предпочтений, основанное на языковых моделях, всегда будет аппроксимацией, а не точным отражением реальных пользовательских оценок. Вопрос в том, насколько допустима эта погрешность в конкретных приложениях.

Более того, представляется важным исследование границ применимости данного подхода. Насколько хорошо масштабируется эта методика для более сложных и многогранных систем рекомендаций? Какие типы контента и пользовательских предпочтений оказываются наиболее восприимчивы к этому типу оценки? Ответы на эти вопросы потребуют не только технических инноваций, но и смирения перед неизбежной неопределенностью.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.04541.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-08 09:37

🚀 Квантовые новости