मैचा: क्या बहु-एजेंट सहयोग एक विश्वसनीय संवादात्मक सिफारिशकर्ता बना सकता है?
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Venue
ICML MAS
Abstract
इस पेपर में, हम संवादात्मक अनुशंसा प्रणाली के लिए MATCHA नामक एक बहु-एजेंट सहयोग ढाँचा प्रस्तावित करते हैं, जो व्यक्तिगत अनुकूलन और उपयोगकर्ता जुड़ाव को बढ़ाने के लिए बड़े भाषा मॉडल (LLMs) का लाभ उठाता है। उपयोगकर्ता मुक्त-रूप पाठ के माध्यम से अनुशंसा का अनुरोध कर सकते हैं और अपनी रुचियों, प्राथमिकताओं और प्रतिबंधों के अनुरूप तैयार की गई सूचियाँ प्राप्त कर सकते हैं। हमारी प्रणाली इरादा विश्लेषण, उम्मीदवार उत्पन्न करने, रैंकिंग, पुनः-रैंकिंग, व्याख्याशीलता और सुरक्षा उपायों के लिए विशेष एजेंट पेश करती है। ये एजेंट मिलकर अनुशंसा की सटीकता, विविधता और सुरक्षा में सुधार करते हैं। आठ मेट्रिक्स पर, हमारा मॉडल वर्तमान अत्याधुनिक (state-of-the-art) प्रदर्शन से बेहतर या तुलनीय प्रदर्शन हासिल करता है। छह बेसलाइन मॉडलों के साथ तुलना करके, हमारा दृष्टिकोण गेम अनुशंसा के लिए संवादात्मक अनुशंसा प्रणालियों में प्रमुख चुनौतियों का समाधान करता है, जिनमें शामिल हैं: (1) जटिल, उपयोगकर्ता-विशिष्ट अनुरोधों को संभालना, (2) बहु-एजेंट सहयोग के माध्यम से वैयक्तिकरण को बढ़ाना, (3) अनुभवजन्य मूल्यांकन और परिनियोजन, और (4) सुरक्षित और विश्वसनीय इंटरैक्शन सुनिश्चित करना।
