[논문리뷰] RecGPT Technical Report

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저자: Jian Wu, Jiakai Tang, Gaoyang Guo, Dian Chen, Chao Yi

키워드: Recommender Systems, Large Language Models (LLMs), User Intent Modeling, Multi-Stage Training, Human-in-the-Loop, E-commerce, Filter Bubble Mitigation, Matthew Effect

핵심 연구 목표

기존 추천 시스템의 로그 기반(log-fitting) 접근 방식이 야기하는 과적합, 필터 버블, 롱테일 문제의 한계를 극복하고, 사용자 의도를 중심으로 하는 차세대 추천 시스템 RecGPT를 제안합니다. 이는 대규모 언어 모델(LLMs)의 추론 능력을 활용하여 사용자의 잠재적 관심사를 깊이 이해하고 추천 과정의 투명성을 높여 지속 가능한 추천 생태계를 구축하는 것을 목표로 합니다.

핵심 방법론

RecGPT는 사용자 관심사 파악에 LLMUI, 아이템 태그 예측에 LLMIT, 추천 설명 생성에 LLMRE의 세 가지 LLM 모듈을 통합합니다. 신뢰할 수 있는 행동 시퀀스 압축을 통해 방대한 사용자 행동 데이터를 효율적으로 처리하며, 일반 LLM을 추천 도메인에 맞추기 위한 다단계 학습 프레임워크 (추론 강화 사전 정렬, 자기 학습 진화)를 사용합니다. 데이터 품질 관리를 위해 Human-LLM 협력 평가자 시스템을 도입했으며, 태그 인식 의미론적 검색과 협업 필터링을 결합하여 아이템을 검색합니다.

주요 결과

타오바오(Taobao) 앱에 배포된 RecGPT는 온라인 A/B 테스트에서 사용자 만족도(예: CICD +6.96%, DT +4.82%), 판매자 및 플랫폼 수익(예: CTR +6.33%, IPV +9.47%, DCAU +3.72%) 등 여러 지표에서 일관된 성능 향상을 보였습니다. 또한, 매튜 효과(Matthew Effect)를 완화하여 롱테일 아이템의 노출을 균등화하고, 추천 중복도를 37.1%에서 36.2%로 감소시켰습니다.

AI 실무자를 위한 시사점

이 연구는 대규모 LLM 기반 추천 시스템의 산업적 적용 가능성과 그 잠재력을 입증합니다. 특히, 다단계 학습 프레임워크와 Human-LLM 협력 평가 시스템은 일반 LLM을 특정 도메인에 효과적으로 적응시키고 대규모로 고품질 데이터를 관리하는 실용적인 방법론을 제시합니다. 이는 AI/ML 엔지니어들이 사용자 경험과 비즈니스 성과를 동시에 향상시킬 수 있는 지능형 추천 시스템을 설계하는 데 중요한 통찰력을 제공합니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.