Amélioration des recommandations avec des modèles de langage

Dans le monde numérique d'aujourd'hui, nous voyons souvent des recommandations personnalisées, que ce soit pour des films, des produits ou même des e-mails. Cette personnalisation est essentielle car elle aide à engager les utilisateurs et à maintenir leur intérêt. Mais comment les entreprises déterminent-elles ce que chaque utilisateur préfère ? C'est là qu'un concept appelé bandits manchots contextuels entre en jeu.

Les bandits manchots contextuels permettent aux systèmes d'apprendre les Préférences des utilisateurs en prenant des décisions basées sur les informations disponibles à leur sujet. Cependant, un défi majeur consiste à démarrer le processus d'apprentissage avec peu ou pas de données sur les préférences des utilisateurs, ce que l'on appelle souvent un "Démarrage à froid". Cette situation peut conduire à de mauvaises recommandations initiales.

Dans ce guide, nous explorons comment les Grands Modèles de Langage (LLM) peuvent améliorer de manière significative l'efficacité des bandits manchots contextuels, les rendant plus intelligents et plus efficaces dès le départ.

#Les bases des bandits manchots contextuels

Un problème de bandit manchot implique de prendre des décisions sur quelle option, ou "bras", tirer pour maximiser les récompenses. Imaginez un joueur dans un casino essayant de choisir sur quelle machine à sous jouer. Chaque machine offre des paiements différents, mais le joueur ne sait pas laquelle est la meilleure.

Dans les bandits manchots contextuels, l'agent sélectionne un bras basé sur des informations supplémentaires ou un contexte sur l'utilisateur. Ce contexte pourrait être n'importe quoi, de l'âge et de l'emplacement aux interactions passées. L'agent utilise ces informations pour faire des choix éclairés et en apprendre davantage sur ce qui fonctionne le mieux pour différents utilisateurs.

#Le défi des démarrages à froid

Lorsqu'un nouvel utilisateur entre dans le système, l'agent n'a aucune connaissance préalable de ses préférences. Cela crée un défi car les premières recommandations peuvent ne pas bien résonner avec l'utilisateur, entraînant un faible engagement. Au fur et à mesure que l'agent collecte des retours, il apprend lentement ce que l'utilisateur préfère, mais ce processus peut être inefficace et long.

#Comment les grands modèles de langage aident

Les grands modèles de langage sont des algorithmes formés sur de vastes quantités de données textuelles, leur permettant de simuler des réponses et des comportements semblables à ceux des humains. Ils peuvent générer du contenu qui semble personnel et relatable en fonction des informations qu'ils ont apprises.

En intégrant les LLM dans le cadre des bandits manchots, nous pouvons surmonter le problème du démarrage à froid. Au lieu de partir de zéro, l'agent peut utiliser les connaissances capturées par le LLM pour faire des suppositions éclairées sur les préférences d'un utilisateur.

#Génération de données utilisateurs synthétiques

Un aspect clé de cette approche consiste à créer des utilisateurs synthétiques. Ces utilisateurs artificiels ne sont pas de vraies personnes mais sont conçus pour imiter des utilisateurs potentiels. Ils peuvent être générés en fonction d'une variété de caractéristiques, telles que l'âge, le sexe et les intérêts.

Le LLM peut produire des profils pour ces utilisateurs synthétiques, permettant à l'agent d'avoir un ensemble de données plus substantiel sur lequel se baser lors de la prise de décisions. Ainsi, même avant de recevoir de véritables retours d'utilisateurs, l'agent peut commencer à apprendre sur les préférences et améliorer ses recommandations.

#Applications pratiques

Pour démontrer les avantages pratiques de cette approche, nous pouvons examiner deux expériences : l'une axée sur l'optimisation des campagnes d'e-mails pour les dons caritatifs et l'autre utilisant des données d'enquête du monde réel sur les préférences vaccinales.

#Expérience 1 : Campagnes d'e-mails pour les dons caritatifs

Dans ce scénario, l'objectif était d'augmenter les dons pour une organisation humanitaire mondiale grâce à des campagnes d'e-mails personnalisées. Le défi consistait à déterminer quel type d'e-mail résonnerait le mieux avec chaque destinataire.

Au lieu de s'appuyer sur les données existantes des donateurs-qui pourraient être difficiles à rassembler en raison de préoccupations de confidentialité et de coûts-nous avons créé un ensemble de 1 000 utilisateurs synthétiques. Chacun a reçu un profil détaillé qui comprenait des informations démographiques et un historique de dons.

Ensuite, le LLM a été utilisé pour générer différents styles d'e-mails, tels que formel, émotionnel, informatif et personnel. Pour chaque utilisateur synthétique, le LLM a produit des messages d'e-mails personnalisés qui correspondaient à leurs profils.

#Évaluation des préférences

Pour évaluer l'efficacité de ces e-mails, nous avons demandé au LLM de simuler comment chaque utilisateur synthétique répondrait aux e-mails. En comparant quel e-mail les utilisateurs synthétiques préféraient, nous avons pu simuler des récompenses basées sur ce qui engagerait probablement de véritables donateurs.

Les résultats de cette expérience ont indiqué que l'utilisation de préférences générées par le LLM réduisait considérablement le regret initial dans la prise de décision. Le modèle pré-entraîné avec des données générées par le LLM a très bien performé par rapport à ceux qui se basaient uniquement sur de vraies données utilisateurs ou n'avaient pas du tout de pré-entraînement.

#Expérience 2 : Analyse conjointe basée sur le choix

Dans la deuxième expérience, nous avons utilisé des données provenant d'une enquête conjointe visant à examiner les préférences des gens concernant les vaccins contre la COVID-19. Dans ce cadre, les participants ont reçu des descriptions de différents vaccins et ont été invités à classer leurs préférences.

Comme dans la première expérience, nous avons utilisé le LLM pour créer des profils pour des utilisateurs synthétiques. Cette fois, nous avons mis l'accent sur l'utilisation des données démographiques des utilisateurs pour générer des contextes plus précis pour les vaccins. Les agents ont ensuite effectué des comparaisons par paires entre les vaccins en fonction des profils des utilisateurs synthétiques.

#Résultats de l'expérience

Les résultats ont indiqué un avantage clair pour les modèles pré-entraînés avec des données générées par le LLM. Ces modèles ont montré un regret plus faible lorsqu'ils ont été testés par rapport à de véritables interactions utilisateurs par rapport aux modèles qui n'avaient pas subi de pré-entraînement. Cela a montré le potentiel des LLM pour améliorer la prise de décision dans des situations pratiques et réelles.

#Principaux enseignements et avantages

1. Rapport coût-efficacité : En utilisant des données synthétiques générées par des LLM, les organisations peuvent économiser sur les coûts associés à la collecte de données réelles des utilisateurs. Il n'est pas nécessaire de se soucier des réglementations sur la confidentialité ou des exigences en ressources généralement impliquées dans la collecte d'informations sur les utilisateurs.

2. Rapidités d'apprentissage : Les LLM peuvent aider les bandits contextuels à sauter le problème de démarrage à froid, leur permettant de faire de meilleures suppositions initiales sur les préférences des utilisateurs. Cela conduit à des recommandations plus efficaces dès le départ.

3. Applications diverses : La combinaison de LLM et de bandits contextuels peut être appliquée dans divers domaines au-delà du marketing, tels que la santé, l'éducation et la curation de contenu en ligne.

#Conclusion

L'intégration de grands modèles de langage dans les cadres de bandits manchots contextuels représente une évolution passionnante des systèmes de recommandation personnalisée. En abordant efficacement le problème du démarrage à froid, les organisations peuvent améliorer l'engagement des utilisateurs et optimiser leurs processus de prise de décision dès le début.

À travers des expériences axées sur les campagnes d'e-mails et les préférences vaccinales, nous voyons que les LLM fournissent une source d'informations riche qui aide les bandits contextuels à apprendre plus efficacement. À mesure que la technologie continue d'avancer, le potentiel pour de nouvelles innovations dans ce domaine semble sans limites. L'avenir des recommandations personnalisées semble prometteur, les LLM menant la charge pour rendre les systèmes plus intelligents, plus réactifs et finalement plus conviviaux.