"""利用sentence_transformers框架来实现一个最简单的个性化推荐:1. 用户嵌入:用户浏览过的新闻的嵌入的平均值2. 预测:利用用户嵌入与新闻嵌入的cosine余弦"""fromsentence_transformersimportSentenceTransformer,utilimportpandasaspdimportnumpyasnpcol_spliter="\t"DIMS=384# all-MiniLM-L6-v2 模型的维数TOP_N=10# ...
基于这些偏好进行从粗到细的推荐,具体做法是先通过用户行为推荐品牌及类目,然后基于这些推荐进行商品精细化推荐; 使用Teacher Model Response 作为语料微调 LLAMA 模型,使其能模仿教师模型生成推荐理由。 我们需训练一个小模型来生成推荐理由,这些理由基于 GPT3.5 大模型给出的预测。简单来说,这就是一个生成式 Loss(G...
通过多次随机试验求均值,我们发现RLMRec可以有效且显著地进一步提升现有推荐算法的性能。 从结果中可以看出。对比式学习(RLMRec-Con)所带来的性能提升,相较于生成式学习(RLMRec-Gen)更加显著,但是对于自身就是生成式建模的推荐算法(AutoCF)而言,生成式学习带来的性能提升更多,由此可见使用两种方式需要应算法而制宜。
通过多次随机试验求均值,我们发现RLMRec可以有效且显著地进一步提升现有推荐算法的性能。 从结果中可以看出。对比式学习(RLMRec-Con)所带来的性能提升,相较于生成式学习(RLMRec-Gen)更加显著,但是对于自身就是生成式建模的推荐算法(AutoCF)而言,生成式学习带来的性能提升更多,由此可见使用两种方式需要应算法而制宜。
全量模型微调和参数高效的微调方法 大模型增强的推荐系统中的微调方法 提示范式：三种主流的语言模型提示方法：In-context learning、Prompt tuning和Instructiontuning 最后，综述讨论了这个新兴领域的未来发展方向，比如大模型中的幻觉缓解技术、可信大模型推荐系统、特定垂直领域的大模型应用于推荐等。
大模型的推荐系统算法优化前景和挑战 01 推荐系统概述 推荐系统的定义和作用 定义：推荐系统是一种基于用户行为和兴趣的个性化推荐技术 作用：为用户提供更加精准、个性化的服务，提高用户满意度和忠诚度 推荐系统的分类 协同过滤推荐 内容推荐 混合推荐 基于深度学习的推荐 推荐系统的应用场景 电商推荐：根据用户的浏览...
一文全面盘点算法工程师大模型微调技能图谱 随着大模型的飞速发展,在短短一年间就有了大幅度的技术迭代更新,从LoRA、QLoRA、AdaLoRa、ZeroQuant、Flash Attention、KTO、PPO、DPO、蒸馏技术到模型增量学习、数据处理、开源模型的理解等,几乎每天都有新的发展。
我们可以根据以下几个方面来选择合适的AI大模型和算法：数据的类型和形式，比如文本、图像、音频、视频等；数据的规模和质量，比如数据的数量、分布、噪声、稀疏等；推荐的目标和效果，比如推荐的准确性、效率、多样性、可解释性等；推荐的场景和任务，比如推荐的内容、服务、时间、位置等。根据这些方面，我们可以选择...
有了大模型加持的推荐系统就像人有了大脑一样,可以将传统的推荐技术等融合到一个统一的对话式框架下,让大模型来利用已有的工具(传统的召回算法、搜索、比价等)来为你提供更加个性化、更好交互友好的推荐。 图7:大模型作为大脑的推荐系统 上面只是举了一些大模型应用推荐系统上的思路和场景,大模型在推荐系统上的应用...
我在上一课对怎么利用大模型生成推荐算法的特征进行了详细讲解。本节课我沿着上节课的思路,讲解怎么利用大模型的生成能力生成表格类(也就是可以利用Excel、MySQL等这样的表格形式来存储的数据,这也是推荐系统中最核心的一类数据,用户画像、物品画像都可以以这种形式存放)的训练数据和生成待推荐的物品。