大規模言語モデルの情報推薦バイアスの較正

抄録

大規模言語モデル（LLM）による推薦は，推薦システムが抱えるさまざまな課題を解決する可能性がある．本研究ではまず，LLM を推薦システムとして用いる場合に生じるバイアスを示す．このバイアスを較正するために，自然言語処理分野で開発された複数の較正手法を一般化し整理したのち検証する．実データを用いた推薦実験の結果，既存の較正手法は推薦におけるバイアスを除去しきれないことが判明した．原因として，既存手法の前提と情報推薦タスクの前提が一致していないことについて議論し，可能な解決策について述べる．