Integrating Domain Knowledge into Large Language Models for Enhanced Fashion Recommendations
作者: Zhan Shi, Shanglin Yang
分类: cs.CL, cs.AI, cs.IR, cs.LG
发布日期: 2025-01-03
💡 一句话要点
提出FLLM：融合领域知识增强LLM在时尚推荐中的个性化能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 时尚推荐 大型语言模型 领域知识 自动提示生成 检索增强 个性化推荐 少样本学习
📋 核心要点
- 现有时尚搭配方法依赖监督学习模仿时尚偶像，但泛化性差，易受输入扰动影响。
- 提出FLLM，利用自动提示生成训练策略，提升LLM在时尚领域的个性化推荐能力，并保留领域知识。
- 通过检索增强技术，FLLM能更好地适应用户偏好，实验表明其在准确性、可解释性和少样本学习方面优于现有模型。
📝 摘要（中文）
时尚深受社会文化动态的影响，并随着个人模仿潮流引领者和标志性人物的风格而演变。为了利用人工智能复刻这种精致品味，传统的时尚搭配方法主要采用监督学习来模仿时尚偶像的决策，但当面临分布偏移时会失效，导致输入的细微变化引发风格复制的差异。同时，大型语言模型（LLM）以其用户友好的界面、强大的对话能力和高级推理能力在各个领域崭露头角。为了应对这些挑战，我们引入了时尚大型语言模型（FLLM），它采用自动提示生成训练策略，以增强其提供个性化时尚建议的能力，同时保留必要的领域知识。此外，通过在推理过程中集成检索增强技术，该模型可以更好地适应个人偏好。结果表明，该方法在准确性、可解释性和少样本学习能力方面均优于现有模型。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决现有时尚推荐方法在面对数据分布偏移时表现不佳的问题。现有方法主要依赖监督学习模仿时尚偶像的搭配，但当输入数据发生细微变化时，推荐结果会产生较大偏差，缺乏鲁棒性和泛化能力。此外，现有方法难以有效利用领域知识，无法提供个性化和可解释的时尚建议。
核心思路：论文的核心思路是将领域知识融入大型语言模型（LLM），使其具备更强的时尚理解和推理能力。通过自动提示生成训练策略，FLLM能够学习生成更有效的提示，从而更好地利用LLM的潜在能力。同时，利用检索增强技术，FLLM可以根据用户偏好检索相关信息，进一步提升个性化推荐效果。
技术框架：FLLM的整体框架包含两个主要阶段：训练阶段和推理阶段。在训练阶段，使用自动提示生成策略训练FLLM，使其能够生成高质量的时尚搭配建议。在推理阶段，首先根据用户偏好进行信息检索，然后将检索到的信息作为上下文输入FLLM，生成个性化的时尚推荐。
关键创新：论文的关键创新在于将自动提示生成和检索增强技术相结合，用于提升LLM在时尚推荐领域的性能。自动提示生成能够有效利用LLM的潜在能力，使其更好地理解和应用领域知识。检索增强技术能够根据用户偏好提供更个性化的推荐，提高用户满意度。
关键设计：自动提示生成策略的具体实现细节未知。检索增强技术可能涉及使用向量数据库存储时尚知识，并使用相似度搜索算法检索相关信息。损失函数的设计可能包括对比学习损失，以鼓励FLLM生成更具区分性的时尚搭配建议。具体的网络结构细节未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文结果表明，FLLM在准确性、可解释性和少样本学习能力方面均优于现有模型。具体的性能数据和对比基线未知，但摘要强调了FLLM在多个关键指标上的优越性，表明该方法具有显著的优势。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于电商平台的个性化时尚推荐、虚拟试衣间、时尚搭配咨询等领域。通过FLLM，用户可以获得更准确、个性化和可解释的时尚建议，提升购物体验。该研究还有助于推动时尚领域的人工智能化，为设计师和时尚从业者提供更强大的工具。
📄 摘要（原文）
Fashion, deeply rooted in sociocultural dynamics, evolves as individuals emulate styles popularized by influencers and iconic figures. In the quest to replicate such refined tastes using artificial intelligence, traditional fashion ensemble methods have primarily used supervised learning to imitate the decisions of style icons, which falter when faced with distribution shifts, leading to style replication discrepancies triggered by slight variations in input. Meanwhile, large language models (LLMs) have become prominent across various sectors, recognized for their user-friendly interfaces, strong conversational skills, and advanced reasoning capabilities. To address these challenges, we introduce the Fashion Large Language Model (FLLM), which employs auto-prompt generation training strategies to enhance its capacity for delivering personalized fashion advice while retaining essential domain knowledge. Additionally, by integrating a retrieval augmentation technique during inference, the model can better adjust to individual preferences. Our results show that this approach surpasses existing models in accuracy, interpretability, and few-shot learning capabilities.