LLM الأصلي للفهرس: التحدث بلغة معرف العنصر (Item-ID) بلهجة أقل تشابكًا من أجل التوصية
Author
Venue
ICLR 2026
Abstract
في حين أن التصفية التعاونية توفر دقة وكفاءة في التنبؤ، وأن نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) تتيح الاستدلال التعبيري والقابل للتعميم، يجب على أنظمة التوصية الحديثة أن تجمع بين هذه القوى. وتسلط توقعات المستخدمين المتزايدة، مثل الاستفسارات باللغة الطبيعية والتفسيرات الشفافة، مزيدًا من الضوء على الحاجة إلى نهج موحد. ومع ذلك، فإن القيام بذلك ليس بالأمر السهل. غالبًا ما تكون الإشارات التعاونية فعالة من حيث الرموز ولكنها غامضة من الناحية الدلالية، في حين أن نماذج اللغة الكبيرة غنية دلاليًا ولكنها تواجه صعوبة في نمذجة تفضيلات المستخدم الضمنية عندما يتم تدريبها على المدخلات النصية فقط. تقدم هذه الورقة نموذج اللغة المختلط للخبراء باللغة الطبيعية + معرف العنصر (IDIOMoE)، الذي يعامل سجلات تفاعل العناصر كلغة محلية ضمن الفضاء اللغوي، مما يتيح فهم الإشارات التعاونية بنفس طريقة فهم اللغة الطبيعية. من خلال تقسيم شبكة التغذية الأمامية لكل كتلة من نموذج اللغة الكبير المدرب مسبقًا إلى خبير نصي منفصل وخبير عناصر مع بوابة من نوع الرموز، تتجنب طريقتنا التداخل المدمر بين النص وطرق الكتالوج. يُظهر IDIOMoE أداءً قويًا في التوصيات عبر مجموعات البيانات العامة والخاصة، مع الحفاظ على فهم النص للنموذج المدرب مسبقًا.
