基于预训练大语言模型的零样本推荐用于多模态助推
人工智能
2023-10-03 v2 计算与语言
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摘要
我们提出了一种利用生成式AI领域最新进展的多模态非平稳内容零样本推荐方法。我们建议将不同模态的输入渲染为文本描述，并利用预训练大语言模型（LLM）通过计算语义嵌入来获取其数值表示。一旦获得所有内容项的统一表示，便可通过计算它们之间的适当相似性度量来进行推荐，而无需任何额外的学习。我们在一个合成的多模态助推环境中展示了我们的方法，其中输入由表格、文本和视觉数据组成。
引用
@article{arxiv.2309.01026,
title = {Zero-Shot Recommendations with Pre-Trained Large Language Models for Multimodal Nudging},
author = {Rachel M. Harrison and Anton Dereventsov and Anton Bibin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.01026},
year = {2023}
}