Large Language Models (LLM’s) kunnen aanbevelingssystemen op verschillende manieren significant verbeteren. Dit gebeurt onder andere door een diepere en bredere contextuele begrip, verbeterde personalisatie, en een verbeterde omgang met natuurlijke taal. Betrouwbare en erkende bronnen zoals wetenschappelijke artikelen en academische onderzoeksrapporten bieden ondersteuning voor deze voordelen.
Traditionele aanbevelingssystemen maken vaak gebruik van eenvoudige statistische modellen en beperktere sets van metadata, zoals gebruikersbeoordelingen en aankoopgeschiedenis. LLM’s, zoals GPT-4 van OpenAI, gebruiken echter geavanceerde transformerarchitecturen die in staat zijn om grote hoeveelheden tekstuele data te analyseren en te begrijpen. Volgens een studie van Vaswani et al. (2017) zijn transformers effectief in het begrijpen van context omdat ze rekening houden met de volgorde en de betekenis van woorden over lange afstanden in de tekst (“Attention is all you need”).
Een ander groot voordeel van LLM’s is hun vermogen om zeer gepersonaliseerde aanbevelingen te doen. Door gebruik te maken van gedetailleerde profielen die voortkomen uit diverse gegevensbronnen (e.g., sociale media, zoekgeschiedenis, interacties met andere aanbevelingen), kunnen LLM’s diepere gebruikersinzichten bieden. Zo kunnen ze nuances opvangen in gebruikersvoorkeuren die traditionele systemen vaak over het hoofd zien. Een onderzoek van Zhang et al. (2019) toont aan dat deep learning-modellen, zoals LLM’s, hierbij performance-winst behalen door adaptief te zijn aan individuele gebruikersvoorkeuren (“Deep Learning for Recommender Systems: A Netflix Case Study”).
LLM’s zijn ook zeer bedreven in natuurlijke taalverwerking (NLP), wat enorm van pas kan komen in aanbevelingssystemen. Bijvoorbeeld, een gebruiker kan een vraag hebben als “Ik zoek naar een spannende thriller met een sterk vrouwelijk hoofdpersonage.” Een LLM kan deze vraag grondig analyseren, begrip tonen voor de subtiele aspecten en context, en aanbevelingen doen die nauw aansluiten bij de vraag. Dit overtreft sterk de mogelijkheden van traditionele op statistiek gebaseerde systemen. Brown et al. (2020) in hun paper over GPT-3 benadrukken dat LLM’s niet alleen syntactisch, maar ook semantisch rijke informatie kunnen extraheren en verwerken (“Language Models are Few-Shot Learners”).
Om enkele praktische toepassingen te geven:
1. e-Commerce: Bij platformen zoals Amazon kunnen LLM’s helpen om aanbevelingen te doen die beter aansluiten bij de specifieke wensen van gebruikers door rekening te houden met uitgebreide productbeschrijvingen en gebruikersrecensies.
2. Streamingdiensten: Services zoals Netflix en Spotify kunnen LLM’s inzetten om content aan te bevelen die beter aansluit bij de complexe en veranderlijke voorkeuren van gebruikers, zoals genres en tone of mood in films en muziek.
3. Educatieve Aanbevelingssystemen: Bij educatieve platforms zoals Coursera kunnen LLM’s helpen om cursussen aan te bevelen die niet alleen aansluiten bij de eerdere cursusgeschiedenis, maar ook bij specifieke leerdoelen en voorkeuren van de gebruiker.
1. Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., … & Polosukhin, I. (2017). Attention is all you need. Advances in neural information processing systems, 30.
2. Zhang, S., Yao, L., Sun, A., & Tay, Y. (2019). Deep learning based recommender system: A survey and new perspectives. ACM Computing Surveys (CSUR), 52(1), 1-38.
3. Brown, T., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J. D., Dhariwal, P., … & Amodei, D. (2020). Language models are few-shot learners. arXiv preprint arXiv:2005.14165.
Deze bronnen bieden uitgebreide inzichten in de wijze waarop LLM’s de traditionele aanbevelingssystemen kunnen overtreffen in verschillende aspecten, variërend van contextueel begrip tot personalisatie en natuurlijke taalverwerking.
