通用推荐器（AGR）的火花：基于 ChatGPT 的早期实验
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2023-05-09 v1 计算与语言
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摘要
本研究借助大语言模型（LLM）的近期进展，探讨开发通用推荐器（AGR）的可行性。AGR 兼具对话性与通用性，能够参与自然对话并跨领域生成推荐。我们提出 AGR 应遵循的十条基本原则，并配以相应的测试协议。随后，我们通过与 ChatGPT 这一复杂 LLM 进行推荐导向的对话并观察其行为，评估其是否能遵从所提原则。我们的发现展示了 ChatGPT 作为 AGR 的潜力，同时也识别出若干局限与待改进之处。
引用
@article{arxiv.2305.04518,
title = {Sparks of Artificial General Recommender (AGR): Early Experiments with ChatGPT},
author = {Guo Lin and Yongfeng Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.04518},
year = {2023}
}