ترجمه فارسی مقاله بهرهگیری از استدلال LLM، سیستمهای توصیهگر شخصیسازیشده را بهبود میبخشد
| عنوان مقاله به انگلیسی | Leveraging LLM Reasoning Enhances Personalized Recommender Systems |
| عنوان مقاله به فارسی | بهرهگیری از استدلال LLM، سیستمهای توصیهگر شخصیسازیشده را بهبود میبخشد |
| نویسندگان | Alicia Y. Tsai, Adam Kraft, Long Jin, Chenwei Cai, Anahita Hosseini, Taibai Xu, Zemin Zhang, Lichan Hong, Ed H. Chi, Xinyang Yi |
| فرمت مقاله انگلیسی | |
| تعداد صفحات | 13 |
| دسته بندی موضوعات | Information Retrieval,Artificial Intelligence,Computation and Language,Machine Learning,بازیابی اطلاعات , هوش مصنوعی , محاسبات و زبان , یادگیری ماشین , |
| توضیحات | Submitted 22 July, 2024; originally announced August 2024. , Comments: To be published at ACL 2024 |
| توضیحات به فارسی | ارسال شده 22 ژوئیه 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد ، نظرات: برای انتشار در ACL 2024 |
قیمت: 19,000 تومان
دانلود مقاله اصل انگلیسی + خلاصه دو صفحه ای مقاله + پادکست صوتی فارسی خلاصه مقاله
با انتخاب این گزینه، علاوه بر دریافت مقاله اصلی، یک خلاصه دو صفحهای فارسی و پادکست صوتی فارسی خلاصه مقاله را نیز دریافت خواهید کرد.
قیمت: 99,000 تومان
سفارش + خلاصه دو صفحه ای مقاله + پادکست صوتی فارسی خلاصه مقاله
با انتخاب این گزینه، علاوه بر دریافت مقاله اصلی و ترجمه کامل آن، یک خلاصه دو صفحهای فارسی و پادکست صوتی فارسی خلاصه مقاله را نیز دریافت خواهید کرد.
قیمت: 520,000 تومان
زمان تحویل: 2 تا 3 روز کاری
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
-
کتاب صدها نکته فارسی (خودمونی) – نسخه PDF — زبان ساده و کاربردی
مشاهده نمونه نسخه نکات ساده -
کتاب صدها نکته رسمی فارسی – نسخه PDF — نگارش استاندارد و علمی
مشاهده نمونه نسخه نکات رسمی -
کتاب صدها پرسش و پاسخ تشریحی – نسخه PDF
— هر سؤال همراه با پاسخ کامل برای درک عمیق مفاهیم
مشاهده نمونه نسخه پرسش و پاسخ -
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع -
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
- این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
- توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
- دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
- برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
- اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی:
واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248
تلگرام: @ma_limbs
چکیده
Recent advancements have showcased the potential of Large Language Models (LLMs) in executing reasoning tasks, particularly facilitated by Chain-of-Thought (CoT) prompting. While tasks like arithmetic reasoning involve clear, definitive answers and logical chains of thought, the application of LLM reasoning in recommendation systems (RecSys) presents a distinct challenge. RecSys tasks revolve around subjectivity and personalized preferences, an under-explored domain in utilizing LLMs' reasoning capabilities. Our study explores several aspects to better understand reasoning for RecSys and demonstrate how task quality improves by utilizing LLM reasoning in both zero-shot and finetuning settings. Additionally, we propose RecSAVER (Recommender Systems Automatic Verification and Evaluation of Reasoning) to automatically assess the quality of LLM reasoning responses without the requirement of curated gold references or human raters. We show that our framework aligns with real human judgment on the coherence and faithfulness of reasoning responses. Overall, our work shows that incorporating reasoning into RecSys can improve personalized tasks, paving the way for further advancements in recommender system methodologies.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
پیشرفت های اخیر پتانسیل مدلهای بزرگ زبان (LLM) را در اجرای وظایف استدلال نشان داده است ، به ویژه که توسط فوری زنجیره ای (COT) تسهیل شده است.در حالی که وظایفی مانند استدلال حسابی شامل پاسخ های واضح ، قطعی و زنجیره های منطقی فکری است ، استفاده از استدلال LLM در سیستم های توصیه (Recsys) یک چالش مشخص را نشان می دهد.وظایف recsys حول ذهنیت و ترجیحات شخصی ، دامنه تحت تأثیر در استفاده از قابلیت های استدلال LLMS می چرخد.مطالعه ما جنبه های مختلفی را برای درک بهتر استدلال برای recsys بررسی می کند و نشان می دهد که چگونه کیفیت کار با استفاده از استدلال LLM در هر دو تنظیمات صفر و تنظیمات ، بهبود می یابد.علاوه بر این ، ما RecSaver (سیستم های پیشنهادی تأیید خودکار و ارزیابی استدلال) را پیشنهاد می کنیم تا به طور خودکار کیفیت پاسخ های استدلال LLM را بدون نیاز به منابع طلای سرپوشیده یا رأی دهندگان انسانی ارزیابی کنیم.ما نشان می دهیم که چارچوب ما با قضاوت واقعی انسانی بر انسجام و وفاداری پاسخ های استدلال هماهنگ است.به طور کلی ، کار ما نشان می دهد که ادغام استدلال در recsys می تواند وظایف شخصی سازی شده را بهبود بخشد و راه را برای پیشرفت های بیشتر در روش های سیستم توصیه کننده هموار کند.📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
-
کتاب صدها نکته فارسی (خودمونی) – نسخه PDF — زبان ساده و کاربردی
مشاهده نمونه نسخه نکات ساده -
کتاب صدها نکته رسمی فارسی – نسخه PDF — نگارش استاندارد و علمی
مشاهده نمونه نسخه نکات رسمی -
کتاب صدها پرسش و پاسخ تشریحی – نسخه PDF
— هر سؤال همراه با پاسخ کامل برای درک عمیق مفاهیم
مشاهده نمونه نسخه پرسش و پاسخ -
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع -
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
- این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
- توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
- دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
- برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
- اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی:
واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248
تلگرام: @ma_limbs
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.