Uncertainty Quantification and Decomposition for LLM-based Recommendation
作者: Wonbin Kweon, Sanghwan Jang, SeongKu Kang, Hwanjo Yu
分类: cs.IR, cs.CL
发布日期: 2025-01-29 (更新: 2025-02-12)
备注: WWW 2025
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出不确定性量化与分解框架，评估并提升LLM推荐的可靠性
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 推荐系统 不确定性量化 不确定性分解 提示工程 可靠性评估
📋 核心要点
- 现有基于LLM的推荐方法缺乏对推荐结果可靠性的有效评估，导致信任度不足。
- 提出一种新颖的框架，量化LLM推荐的预测不确定性，并将其分解为推荐和提示两个维度。
- 实验表明，预测不确定性可有效指示推荐可靠性，不确定性分解有助于优化提示策略，提升推荐效果。
📝 摘要（中文）
尽管大型语言模型（LLMs）在推荐系统中得到广泛应用，但本文指出LLMs的推荐结果常常表现出不确定性。为了确保LLMs生成推荐结果的可信度，本文强调评估LLMs推荐可靠性的重要性。首先，本文提出了一个新颖的框架，用于估计预测不确定性，从而定量衡量基于LLM的推荐的可靠性。进一步，本文将预测不确定性分解为推荐不确定性和提示不确定性，从而能够深入分析不确定性的主要来源。通过大量的实验，本文（1）证明了预测不确定性能够有效地指示基于LLM的推荐的可靠性，（2）利用分解的不确定性度量研究了不确定性的来源，以及（3）提出了不确定性感知的提示方法，以降低预测不确定性并增强推荐效果。源代码和模型权重已公开。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决LLM在推荐系统中应用时，其推荐结果可靠性难以评估的问题。现有方法缺乏对LLM推荐结果不确定性的量化手段，导致用户难以信任LLM的推荐，限制了LLM在推荐系统中的应用。
核心思路：论文的核心思路是将LLM推荐结果的不确定性进行量化，并进一步分解为推荐本身的不确定性和由提示词引起的不确定性。通过分析这两种不确定性的来源，可以更好地理解LLM推荐的内在机制，并指导提示词的设计，从而提高推荐的可靠性。
技术框架：整体框架包含三个主要部分：1) 预测不确定性估计模块，用于量化LLM推荐结果的整体不确定性；2) 不确定性分解模块，将整体不确定性分解为推荐不确定性和提示不确定性；3) 不确定性感知的提示模块，利用不确定性信息优化提示词，降低预测不确定性，提升推荐效果。
关键创新：论文的关键创新在于提出了不确定性分解的概念，将LLM推荐的不确定性分解为推荐本身和提示词两个来源。这种分解方式能够更细粒度地分析不确定性的根源，为优化LLM推荐提供更有效的指导。
关键设计：论文中，预测不确定性可以通过多次采样LLM的输出来估计，例如使用Dropout或Monte Carlo Dropout。推荐不确定性可以通过固定提示词，改变推荐内容来估计。提示不确定性可以通过固定推荐内容，改变提示词来估计。不确定性感知的提示模块可能使用了强化学习或梯度下降等方法，根据不确定性反馈调整提示词。
📊 实验亮点
实验结果表明，提出的预测不确定性能够有效指示LLM推荐的可靠性。通过不确定性分解，可以深入了解不确定性的来源，并指导提示词的优化。不确定性感知的提示方法能够显著降低预测不确定性，并提升推荐效果。具体性能提升数据未知，需要在论文中查找。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种基于LLM的推荐系统，例如电商推荐、新闻推荐、音乐推荐等。通过量化和分解LLM推荐的不确定性，可以帮助用户更好地理解和信任LLM的推荐结果，从而提高推荐系统的用户满意度和转化率。此外，该研究还可以指导提示词的设计，优化LLM的推荐性能。
📄 摘要（原文）
Despite the widespread adoption of large language models (LLMs) for recommendation, we demonstrate that LLMs often exhibit uncertainty in their recommendations. To ensure the trustworthy use of LLMs in generating recommendations, we emphasize the importance of assessing the reliability of recommendations generated by LLMs. We start by introducing a novel framework for estimating the predictive uncertainty to quantitatively measure the reliability of LLM-based recommendations. We further propose to decompose the predictive uncertainty into recommendation uncertainty and prompt uncertainty, enabling in-depth analyses of the primary source of uncertainty. Through extensive experiments, we (1) demonstrate predictive uncertainty effectively indicates the reliability of LLM-based recommendations, (2) investigate the origins of uncertainty with decomposed uncertainty measures, and (3) propose uncertainty-aware prompting for a lower predictive uncertainty and enhanced recommendation. Our source code and model weights are available at https://github.com/WonbinKweon/UNC_LLM_REC_WWW2025