Um Estudo sobre o uso de Modelos de Linguagem Abertos na Tarefa de Recomendação de Próximo Item - Lima, Marcos Avner Pimenta de; Silva, Eduardo Alves da; da Silva, Altigran Soares (Anais do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD), 2024)
Modelos de Linguagem de Larga Escala (LLMs) vêm sendo utilizados em sistemas de recomendação para melhorar a experiência dos usuários e reduzir a sobrecarga de informação. Com a popularidade da IA generativa, essa abordagem cresce e mostra resultados promissores. LLMs abertos são de grande interesse devido à sua acessibilidade e potencial para ajuste fino. Investigamos a eficácia de LLMs abertos em recomendação sequencial utilizando um método da literatura para recomendar novos itens, com e sem ajuste fino. Concluímos que LLMs de código abertos podem superar os proprietários, mesmo com menos parâmetros, e que o ajuste fino melhora o desempenho dos modelos, dependendo da exploração de hiperparâmetros e da qualidade dos dados.