ARTHURCHIAO'S BLOG
·
[译][论文] P5 paper | 用语言模型做推荐：一种统一的预训练、个性化提示和预测范式（2022）
💡
原文中文，约33300字，阅读约需80分钟。
📝
内容提要
P5是一个统一的推荐系统框架，通过将用户交互、描述和评论等数据转化为自然语言序列，实现个性化推荐。它在预训练阶段学习多种任务，具备良好的零样本泛化能力，有效提升推荐系统性能。
🎯
关键要点
- P5是一个统一的推荐系统框架，通过将用户交互、描述和评论等数据转化为自然语言序列，实现个性化推荐。
- P5在预训练阶段学习多种任务，具备良好的零样本泛化能力，有效提升推荐系统性能。
- 现阶段推荐系统的特点包括特征表示和学习复杂化，推荐任务类型多样化。
- 现代推荐系统需要一个支持多样特征和不同类型任务的综合推荐系统。
- P5的创新点在于将推荐模型深度融入语言环境，利用个性化提示将推荐任务重新表述为NLP任务。
- P5通过统一的文本到文本框架，使用相同的语言建模目标进行多任务学习。
- P5在多个推荐基准测试上表现出色，验证了其有效性。
- 个性化提示集覆盖了五类不同的任务，包括评分预测、序列推荐、解释生成、评论相关和直接推荐。
- P5架构采用基本的encoder-decoder框架，使用Transformer构建编码器和解码器。
- 实验结果表明，P5在真实世界数据上的性能优于其他代表性方法，具备良好的零样本泛化能力。
- P5的性能受模型大小、任务数量和提示数量影响，较大的模型在大数据集上表现更好。
- P5的个性化实现方式对推荐性能有显著影响，使用子词单元的方案优于为每个用户/物品分配独立token的方案。
- 未来的工作将继续扩展P5的模型规模，并探索更多的任务和模态。
➡️
