ম্যাচা: মাল্টি-এজেন্ট সহযোগিতা কি একটি বিশ্বাসযোগ্য কথোপকথনভিত্তিক সুপারিশকারী তৈরি করতে পারে?
Author
Venue
আইসিএমএল এমএএস
Abstract
এই প্রবন্ধে, আমরা কথোপকথনভিত্তিক সুপারিশ ব্যবস্থার জন্য MATCHA নামে একটি বহু-এজেন্ট সহযোগিতা কাঠামো প্রস্তাব করছি, যা ব্যক্তিগতকরণ এবং ব্যবহারকারী সম্পৃক্ততা বাড়ানোর জন্য বৃহৎ ভাষামডেল (LLMs) ব্যবহার করে। ব্যবহারকারীরা মুক্ত-রূপের পাঠ্যের মাধ্যমে সুপারিশের অনুরোধ করতে পারেন এবং তাদের আগ্রহ, পছন্দ ও সীমাবদ্ধতার সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ নির্বাচিত তালিকা পেতে পারেন। আমাদের সিস্টেমে উদ্দেশ্য বিশ্লেষণ, প্রার্থী সৃষ্টি, র্যাঙ্কিং, পুনঃর্যাঙ্কিং, ব্যাখ্যাযোগ্যতা এবং সুরক্ষার জন্য বিশেষায়িত এজেন্ট রয়েছে। এই এজেন্টগুলো যৌথভাবে সুপারিশের সঠিকতা, বৈচিত্র্য এবং নিরাপত্তা উন্নত করে। আটটি মেট্রিক্সে, আমাদের মডেল বর্তমান অত্যাধুনিক প্রযুক্তির তুলনায় উন্নত বা সমতুল্য কর্মক্ষমতা অর্জন করেছে। ছয়টি বেসলাইন মডেলের সাথে তুলনা করে, আমাদের পদ্ধতি গেম সুপারিশের জন্য কথোপকথনভিত্তিক সুপারিশ ব্যবস্থায় মূল চ্যালেঞ্জগুলি সমাধান করে, যেমন: (১) জটিল, ব্যবহারকারী-নির্দিষ্ট অনুরোধগুলি পরিচালনা, (২) মাল্টি-এজেন্ট সহযোগিতার মাধ্যমে ব্যক্তিগতকরণ বৃদ্ধি, (৩) পরীক্ষামূলক মূল্যায়ন এবং বাস্তবায়ন, এবং (৪) নিরাপদ ও বিশ্বাসযোগ্য মিথস্ক্রিয়া নিশ্চিত করা।
