Tag: Recommender Systems
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RaCT: Ranking-aware Chain-of-Thought Optimization for LLMs
RaCT通过链式思维(CoT)提示和排序偏好优化(RPO)的两阶段训练框架,显著提升了大型语言模型在文本重排序任务中的性能,同时保留了其通用语言建模能力,在多个基准上超越基线模型。
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Do LLMs Memorize Recommendation Datasets? A Preliminary Study on MovieLens-1M
本文通过基于提示的方法初步研究了大型语言模型(LLMs)对MovieLens-1M推荐数据集的记忆程度,发现所有测试模型均表现出一定记忆,且记忆程度与推荐性能和模型规模正相关,同时揭示了流行度偏见问题。