تمكين التوصيات الشخصية مع اللغة الطبيعية

خاتمة

يوفر Regen مجموعة بيانات مع تفضيلات مستخدم مستمر وتوصيات وروايات تم إنشاؤها ، مما يتيح دراسة إمكانيات LLM في التوصية المحادثة. قمنا بتقييم Regen باستخدام Lumen ، وهو نموذج قائم على LLM للتوصية المشتركة والتوليد السردي ، مما يدل على فائدته ، إلى جانب نماذج التوصية المتسلسلة. نعتقد أن Regen بمثابة مورد أساسي لدراسة إمكانيات نماذج التوصية المحادثة ، وهي خطوة حاسمة نحو أنظمة متعددة الموجهات الشخصية.

يطور Regen توصية المحادثة من خلال دمج اللغة كعنصر أساسي ، وتعزيز كيفية تفسير التوصية والاستجابة لتفضيلات المستخدم. يعزز هذا النهج البحث في التفاعلات متعددة المنعطفات ، حيث يمكن أن تشارك الأنظمة في حوارات ممتدة لتحسين التوصيات بناءً على ملاحظات المستخدم المتطورة.

تشجع مجموعة البيانات أيضًا تطوير نماذج أكثر تطوراً ومنهجيات التدريب. وهو يدعم الاستكشاف في سعة نموذج التحجيم ، واستخدام تقنيات التدريب المتقدمة ، وتكييف المنهجية عبر مجالات مختلفة تتجاوز مراجعات Amazon ، مثل السفر والتعليم والموسيقى.

في نهاية المطاف ، يحدد Regen اتجاهًا جديدًا لأنظمة التوصية ، مع التركيز على الفهم والتفاعل ، الذي يمهد الطريق لتجارب التوصية الأكثر سهولة وداعمة وشبه الإنسان.