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标题: Text-like Encoding of Collaborative Information in Large Language Models for Recommendation
地址：https://arxiv.org/pdf/2406.03210
学校：中科大
代码：https://github.com/zyang1580/BinLLM
会议：ACL 2024
- 导读 =======
LLMRec如何集成用户-item的交互信息？常见的方式是从头训练LLM或者从其他模型来映射协作信息。但这些方法无法以类似文本的格式表示信息，这可能无法与LLM最佳对齐。本文提出BinLLM，通过类似文本的编码无缝集成协作信息。BinLLM将来自外部模型的协作emb转换为二进制序列——一种LLM可以直接理解和操作的特定文本格式，有助于LLM直接使用类似文本格式的协作信息。同时，BinLLM可以使用点小数表示法压缩二进制序列，以避免过长的长度。
2.1 模型结构
BinLLM包括两个部分：提示生成和LLM预测。与以前的方法类似，将推荐数据转换为自然语言的提示词，然后将其直接输入到LLM中进行预测。但BinLLM通过将协作emb转换为二进制序列，以类似文本的格式表示协作信息。
2.1.1 提示词构造
如图所示为提示词模板，基于用户的信息在对应位置填上数据得到当前用户的提示词。
2.1.2 协作信息的类文本编码
为了更好地与LLM集成，以类似文本的格式对协作信息进行编码。本文将协作信息转换为二进制序列，使LLM能够执行逐位运算进行推理。编码模型包括两个部分：协同模型以及二进制化和压缩模块
2.1.3 协同模型
常规的基于用户交互信息构建协同模型从而获得协同emb。给定用户u和商品i，协作模型生成相应的emb，表示为下式，
2.1.4 二进制化&压缩
二进制化 。为了将协作emb二进制化，首先使用全连接层将协作emb转换到合适的空间中，然后应用符号函数来获得二进制结果。表达如下，其中表示tanh激活函数，然后针对emb中的每个位置判断是否大于0
这些二进制序列可以直接输入到LLM中，并用于计算逻辑“与”等操作，从而有助于用户偏好推理。
压缩 。二进制序列的问题是它们的长度相对较长，而LLM对于太长的序列不擅长推理，并且长序列会限制LLMRec的推理效率。因此，需要压缩二进制序列，同时保持它们可被LLM利用。作者这里采用dot-decimal notations（笔者不知道翻译成什么比较合适，就直接用英文吧，这个压缩形式就是类似ip地址的方式），文中将每八位二进制数字转换为十进制数字，范围从0到255，并使用点作为分隔字符 。类似xxx.xxx.xxx吧，作者考虑这样编码的原因是IPv4最初是由二进制序列编码的，并且Web包含了关于IPv4的足够知识，在Web数据上训练的LLM可以潜在地理解IPv4使用的小数点表示法。(不知道这里采用LSH这类方法会不会有效)，例子：
2.1.5 预测
由于LLM中缺乏特定的推荐预训练，引入一个额外的LoRA模块用于推荐预测。对于生成的提示p，表示为下式，
其中，表示预训练的LLM的参数，表示LoRA模型参数，根据任务的不同，预测结果可以是预测的下一个item或喜欢候选item的预测概率。
2.2 训练
对类文本编码模块的训练侧重于学习为协作信息生成二进制序列，而与LLM无关。LoRA的训练指导LLM通过利用协作信息进行推荐。
2.2.1 预训练类文本编码
为了训练类文本编码模块，令D表示训练数据，表示用户u和label为t的商品i之间的交互。通过最小化以下优化问题来训练，其中h是二进制化后得到的表征，是常用的推荐损失，如交叉熵损失。简单来说就是用构建常规的协同模型且二进制化后，通过二进制化的表征来构建损失函数。
需要注意的是，符号函数缺乏平滑性，其梯度被定义为零，因此采用STE使得模型可以端到端的训练，对于STE可以参考https://blog.csdn.net/m0\_37400316/article/details/105996240
2.2.2 训练LoRA
要训练LoRA模块，考虑两种方法：Intuitive tuning和Two-step tuning。
Intuitive tuning：此方法通过包含协作信息的提示词直接从头开始训练LoRA模块。
Two-step tuning：第一种方式在rating预测任务中存在一定问题，因为模型只需参考二进制表示的学习过程，对给定用户和候选项的协同表示执行逐位“与”运算，就可以获得不错的结果。从头开始训练可能会导致模型过度依赖这些特征，从而可能忽略类似于学习其他属性。因此，本文采用两阶段训练，首先使用排除协作信息的提示来训练模型。然后使用包含协作信息的完整提示对模型进行微调，从而进一步完善模型。
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