논문 정보AlignRec: Aligning and Training in Multimodal Recommendationshttps://arxiv.org/abs/2403.12384https://dl.acm.org/doi/10.1145/3627673.3679626CIKM’24 추천시스템에서 멀티모달 alignment 문제를 어떤식으로 해결하는지 궁금해서 읽어보게 되었습니다. Abstract & Introduction개요최신 추천 시스템은 추천 정확도를 높이기 위하여 멀티모달 데이터에 의존하는 경향이 있다. 그러나 기존 방법들은 멀티모달 정보를 보조적(auxiliary)으로 사용하며, ID 기반 feature와의 embedding misalignment 문제가 존재한다. 본 논문은 이를 해결하기 위하여 3가지..

논문 정보Large Language Models as Data Augmenters for Cold-Start Item Recommendationhttps://dl.acm.org/doi/10.1145/3589335.3651532WWW’24 LLM을 통해 콜드스타트 문제를 완화하는 방법론에 관심이 있어서 읽어보게 되었습니다. Abstract & Introduction개요이 논문은 대규모 언어 모델(LLM: Large Language Model)의 추론 및 일반화 능력을 기존 추천 시스템에서 특히 콜드스타트 아이템(cold-start items)을 추천하는 문제에 활용할 수 있는지에 대해 탐구한다. 전통적인 추천 시스템은 사용자-아이템 간 상호 작용(interaction) 로그가 풍부할 때는 우수한 성능을 내..

어쩌다 보니 생성형 AI에 대한 Red Teaming Test에 대해 조사 할 일이 생겨 읽어보게 되었습니다. 논문 제목 : Red Teaming Language Models to Reduce Harms: Methods, Scaling Behaviors, and Lessons Learned논문 링크 :  https://arxiv.org/abs/2209.07858 Red Teaming Language Models to Reduce Harms: Methods, Scaling Behaviors, and Lessons LearnedWe describe our early efforts to red team language models in order to simultaneously discover, measure..