Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
LLMを活用した推薦システムの改善: 課題と初期導入のアプローチ
Search
Higuchi kokoro
April 25, 2023
Programming
4
4.4k
LLMを活用した推薦システムの改善: 課題と初期導入のアプローチ
LLM(GPT, PaLM等) with MLOps LT大会!!!
登壇資料
https://mlops.connpass.com/event/279156/
Higuchi kokoro
April 25, 2023
Tweet
Share
More Decks by Higuchi kokoro
See All by Higuchi kokoro
PMとしてLLMと上手くプロダクトを作るための抽象度レイヤーの設計
zerebom
2
930
PMになって痛感した未知の未知とその対策
zerebom
1
420
Pythonによるネットワーク分析の基礎とコミュニティサクセスへの応用
zerebom
4
1.4k
Polarsの成長: v0.14からv1.0までの変遷と今後の展望
zerebom
1
990
ダッシュボードを使ってもらうには、 現場へのヒアリングが重要だと 改めて気づいた話
zerebom
4
2k
非同期処理でLLMにもっと働いてもらおう
zerebom
2
2.1k
使い回しやすい 2-stage recommender systemの デザインパターンを考えて実装した話
zerebom
3
2.1k
WantedlyでFeature Storeを導入する際に考えたこと
zerebom
4
5.8k
論文紹介: Cross-Market Product Recommendation
zerebom
1
240
Other Decks in Programming
See All in Programming
2025 年のコーディングエージェントの現在地とエンジニアの仕事の変化について
azukiazusa1
15
7k
ECS初心者の仲間 – TUIツール「e1s」の紹介
keidarcy
0
150
The Past, Present, and Future of Enterprise Java
ivargrimstad
0
310
TDD 実践ミニトーク
contour_gara
1
280
複雑なドメインに挑む.pdf
yukisakai1225
5
940
コンテキストエンジニアリング Cursor編
kinopeee
1
750
AIエージェント開発、DevOps and LLMOps
ymd65536
1
380
Azure SRE Agentで運用は楽になるのか?
kkamegawa
0
1.2k
rage against annotate_predecessor
junk0612
0
160
機能追加とリーダー業務の類似性
rinchoku
0
490
CloudflareのChat Agent Starter Kitで簡単!AIチャットボット構築
syumai
2
360
Processing Gem ベースの、2D レトロゲームエンジンの開発
tokujiros
2
120
Featured
See All Featured
Helping Users Find Their Own Way: Creating Modern Search Experiences
danielanewman
29
2.8k
Rails Girls Zürich Keynote
gr2m
95
14k
Git: the NoSQL Database
bkeepers
PRO
431
66k
Rebuilding a faster, lazier Slack
samanthasiow
83
9.1k
The Power of CSS Pseudo Elements
geoffreycrofte
77
5.9k
[Rails World 2023 - Day 1 Closing Keynote] - The Magic of Rails
eileencodes
36
2.5k
4 Signs Your Business is Dying
shpigford
184
22k
Six Lessons from altMBA
skipperchong
28
4k
Measuring & Analyzing Core Web Vitals
bluesmoon
9
570
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
bluesmoon
29
1.9k
Optimising Largest Contentful Paint
csswizardry
37
3.4k
Performance Is Good for Brains [We Love Speed 2024]
tammyeverts
11
1.1k
Transcript
© 2023 Wantedly, Inc. LLMを活用した推薦システムの改善: 課題と初期導入のアプローチ LLM(GPT, PaLM等) with MLOps
LT大会!!! Apr. 25 2023 - Kokoro Higuchi(@zerebom_3)
© 2023 Wantedly, Inc. 自己紹介 • 樋口 心(Higuchi Kokoro) •
Data Scientist @Wantedly ◦ 推薦システムの設計・実装・評価 • 趣味: 🎾🏂🍻🎮 + LLMいじり • Twitter: @zerebom_3 • GitHub: @zerebom
© 2023 Wantedly, Inc. 今日話すこと • 推薦システムとは? • LLMを活用した推薦システムの改善例 •
導入に対する課題 • 初期導入のアプローチ
© 2023 Wantedly, Inc. 推薦システムとは? 複数の候補から価値のあるものを 選び出し、意思決定を支援する システム ※ ※引用元:
推薦システム実践入門 ―仕事で使える導入ガイド https://www.oreilly.co.jp/books/9784873119663/
© 2023 Wantedly, Inc. 推薦システムとは? 10数万の募集から、 複数の候補から価値の あるものを選び出す
© 2023 Wantedly, Inc. 推薦システムとは? 意思決定を支援できるように 情報を適切に説明・提示する
© 2023 Wantedly, Inc. LLMと推薦システム 価値あるものを選び出すこと, 意思決定の支援どちらでも、 LLMの活用でこれまでにない価値創出ができるのでは? ex •
対話を通じたインタラクティブな推薦結果の調節
© 2023 Wantedly, Inc. 仕事探しの推薦システムにおける LLMの活用例 • より具体的にイメージするために、仕事探しの 推薦システムにおいてLLM活用アイディアを考えてみた •
紹介する例は個人の構想ベースのものであり、組織を代表するも のではないです。 また、導入・検証には至ってはないです🙏
© 2023 Wantedly, Inc. 仕事探しの推薦システムにおける LLMの活用例: 対話を通じた推薦 価値あるアイテムの選出 意思決定支援
© 2023 Wantedly, Inc. 仕事探しの推薦システムにおける LLMの活用例: 対話を通じた推薦 説明性の付与 自然言語を 使った推薦結果の
調整 推薦後の アクション 実行 価値あるアイテムの選出 意思決定支援
© 2023 Wantedly, Inc. 仕事探しの推薦システムにおける LLMの活用例1: 推薦に対する説明性の付与 推薦システムに対する理解と信頼性を向上させるために、根拠を明確にする
© 2023 Wantedly, Inc. 仕事探しの推薦システムにおける LLMの活用例2: 自然言語を使った推薦結果の調整 ユーザーのニーズに合わせた情報抽出・条件変更が動的に可能にする
© 2023 Wantedly, Inc. 仕事探しの推薦システムにおける LLMの活用例3: その他 • 情報が不十分な(コールドスタート)ユーザのデータ拡張 ◦
プロフィールが十分に埋まってないユーザのスキル推定 • 推薦後のアクションを同一インタフェース上で実現 ◦ 応募など心理的ハードルが高い意思決定を支援
© 2023 Wantedly, Inc. 推薦システムにおけるLLMの活用の課題 • 柔軟な推薦には多くのアイテムとの関連度計算が必要 ◦ ただしLLMへの入力データが多いとAPI費用・応答時間が上昇 •
アイテムに対する不適切な説明は厳禁 ◦ この仕事はおすすめしないです、などと LLMが言ってしまうと、 プラットフォームとしての信頼性がなくなる
© 2023 Wantedly, Inc. リスクや費用を回避しつつ柔軟な推薦を行うための初期アプローチ • 予め、他の仕組みでLLMへの入力情報を選定しておく ◦ ex) 3-stageの推薦システム(2-stage
+ LLM) • LLMに解かせるタスクや入出力を限定する ◦ ×: 回答: {LLM_answer} ◦ ◎: あなたにおすすめの募集は ${LLM_suggested_item}で理由は ${LLM_suggested_reason}です。
© 2023 Wantedly, Inc. 初期導入のアプローチ例: 自然言語を使った推薦リストのフィルタリング • ユーザの入力をデータ操作 クエリに変換するだけのタスクを解 かせる
• ユーザの依頼文だけが入力になる ので、高速に応答可能 • LLMの出力を直接使わないので、 リスク軽減
© 2023 Wantedly, Inc. まとめ • LLM × 推薦システムはこれまでにない価値創出ができそう ◦
説明性の付与 ◦ 自然言語での推薦結果の調節 • ただし実運用には様々な壁がある ◦ 柔軟な推薦のために多数のデータを渡したいが困難 ◦ LLMの発言内容の精査 • LLMに与えるタスクの選定や既存システムとの繋ぎこみ方が肝要 • 新しい技術が出続けるので、適宜最適な組み合わせを選ぶ ◦ Agent, Cache, Indexing, Finetune, etc…