[论文解读] Optimization and Scalability of Collaborative Filtering Algorithms in Large Language Models

Haowei Yang, Longfei Yun+3 more|arXiv (Cornell University)|Dec 25, 2024

Recommender Systems and Techniques被引用 4

一句话总结

本文提出了一种优化的协同过滤（CF）技术——如矩阵分解、近似最近邻搜索和分布式并行计算——以集成到大型语言模型（LLMs）中，显著提升了计算效率和可扩展性。结果表明，这些方法可将推理延迟降低高达60%，并在数据稀疏性和冷启动条件下提升推荐准确性。

ABSTRACT

With the rapid development of large language models (LLMs) and the growing demand for personalized content, recommendation systems have become critical in enhancing user experience and driving engagement. Collaborative filtering algorithms, being core to many recommendation systems, have garnered significant attention for their efficiency and interpretability. However, traditional collaborative filtering approaches face numerous challenges when integrated into large-scale LLM-based systems, including high computational costs, severe data sparsity, cold start problems, and lack of scalability. This paper investigates the optimization and scalability of collaborative filtering algorithms in large language models, addressing these limitations through advanced optimization strategies. Firstly, we analyze the fundamental principles of collaborative filtering algorithms and their limitations when applied in LLM-based contexts. Next, several optimization techniques such as matrix factorization, approximate nearest neighbor search, and parallel computing are proposed to enhance computational efficiency and model accuracy. Additionally, strategies such as distributed architecture and model compression are explored to facilitate dynamic updates and scalability in data-intensive environments.

研究动机与目标

• 解决基于大型语言模型（LLM）的推荐系统中传统协同过滤的可扩展性和计算低效问题。
• 缓解集成LLM的推荐流水线中的数据稀疏性和冷启动问题。
• 通过分布式架构和模型压缩技术，提升模型准确率和更新频率。
• 通过优化的CF算法，在数据密集型环境中实现低延迟、动态的实时推荐。
• 建立一种将协同过滤与LLMs集成的框架，兼顾可解释性、效率与可扩展性。

提出的方法

• 应用矩阵分解以降低用户-物品交互空间的维度，并改善潜在表示学习。
• 集成近似最近邻（ANN）搜索以加速物品检索并降低推理延迟。
• 采用并行与分布式计算框架，实现大规模用户与物品集合上的协同过滤扩展。
• 采用模型压缩技术以减小模型大小，同时在不显著损失准确率的前提下实现更快的推理。
• 设计支持增量更新和动态推荐服务的分布式系统架构。
• 结合LLM生成的嵌入表示与基于CF的协同信号，以增强个性化，同时保持可解释性。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何优化协同过滤以降低基于LLM的推荐系统中的计算成本？
• RQ2 近似最近邻搜索在大规模CF系统中能在多大程度上提升推理速度？
• RQ3 分布式架构在数据密集型LLM环境中对CF模型的可扩展性和更新频率有何影响？
• RQ4 在混合LLM-CF系统中，模型压缩与推荐准确率之间存在何种权衡？
• RQ5 将LLM与协同过滤集成是否能有效缓解数据稀疏性和冷启动问题？

主要发现

• 在大规模基准测试中，与标准CF方法相比，矩阵分解将模型推理延迟降低了高达60%。
• 近似最近邻搜索在推荐准确率上接近精确搜索，同时将检索时间减少了70%。
• 分布式计算使系统能够扩展至超过1000万条用户-物品交互记录，并实现线性性能增长。
• 模型压缩技术使模型大小减少了55%，在基准数据集上推荐准确率下降不足2%。
• 与独立的CF或仅LLM方法相比，混合LLM-CF框架在新用户和新物品上的冷启动性能提升了40%。
• 在极端数据稀疏条件下，该系统在低密度用户-物品矩阵中仍保持高准确率，相比基线CF模型性能高出25%。