MATCHA: Çoklu Ajan İşbirliği Güvenilir Bir Konuşma Tabanlı Öneri Sistemi Oluşturabilir mi?
Author
Venue
ICML MAS
Abstract
Bu makalede, kişiselleştirme ve kullanıcı katılımını artırmak için büyük dil modellerinden (LLM) yararlanan, konuşma tabanlı öneri sistemi için MATCHA adlı çoklu ajan işbirliği çerçevesini öneriyoruz. Kullanıcılar, serbest biçimli metinler aracılığıyla öneri talep edebilir ve ilgi alanlarına, tercihlerine ve kısıtlamalarına uygun olarak derlenmiş listeler alabilirler. Sistemimiz, niyet analizi, aday oluşturma, sıralama, yeniden sıralama, açıklanabilirlik ve güvenlik önlemleri için özel ajanlar sunar. Bu ajanlar, işbirliği içinde önerilerin doğruluğunu, çeşitliliğini ve güvenliğini artırır. Sekiz metrikte, modelimiz mevcut en gelişmiş teknolojilerle karşılaştırıldığında üstün veya benzer bir performans sergilemektedir. Altı temel modelle yapılan karşılaştırmalar sonucunda, yaklaşımımız oyun önerileri için diyalog tabanlı öneri sistemlerindeki temel zorlukları ele almaktadır. Bunlar arasında şunlar yer almaktadır: (1) karmaşık, kullanıcıya özgü isteklerin işlenmesi, (2) çoklu ajan işbirliği yoluyla kişiselleştirmenin geliştirilmesi, (3) ampirik değerlendirme ve uygulama, ve (4) güvenli ve güvenilir etkileşimlerin sağlanması.
