用于将大型语言模型与推荐系统对齐的有效且高效的调优框架 简述:论文介绍了一种名为TALLRec的框架,用于将大型语言模型与推荐系统对齐。作者认为,由于训练任务和推荐任务之间存在差异以及缺乏足够的推荐数据,导致LLMs在推荐任务中表现不佳。因此,作者提出了通过调优LLMs来构建大型推荐语言模型的方法。实验证明,TALLRec框架...
工业界需要通过推荐系统获得一些收益,并且推荐系统本身是在线的,所以能看到的数据是通过实时的用户交互而产生的在线数据。在评测层面,学术界通常是将一个离线的数据集分成两部分,一部分用来训练推荐模型,另一部分用于评测,通过对离线数据的划分,进而推断推荐模型在一些指标维度上的性能表现。而在工业界当中,通常是使用A/...
大模型有上百亿、上千亿、甚至上万亿参数,是一个非常庞大的神经网络,当用一些prompt告诉大模型作为一个推荐系统角色进行推荐时,就激活了深度神经网络中的某些连接,这些连接是神经网络的某个子网络,而这个子网络具备进行个性化推荐的能力,这个过程非常类似人类大脑神经元的工作机制,比如你看到美食时,就会激活大脑中负责进...
大模型在推荐系统中的应用已经取得了一定的成功。例如: 1.Netflix:Netflix利用深度学习模型提升电影推荐的精准度,通过用户观看历史、评分、搜索等数据,构建用户画像,进行个性化推荐。 2.亚马逊:亚马逊通过大模型优化商品推荐,利用用户浏览、购买、评价等行为数据,实时更新推荐结果,提高了用户满意度和销售额。 3.Spotify:...
打分排序是当前推荐系统的核心任务，最终目标是得到一个符合用户兴趣偏好的物品排序列表（长度可为1）。根据达成最终目标的任务形式，我们将该类目进一步细分为以下三种任务：物品评分任务（Item Scoring Task）大语言模型以逐点的方式（pointwise）对每一个候选物品进行评分，而后根据分数排序筛出最终的推荐物品列表 [5, ...
工业界推荐系统的One-Epoch问题,大厂简单解决方案,提升预估模型上限#人工智能 #机器学习 #互联网 #计算机 #ai 2159 1 1:34 App NIPS2023时间序列异常检测最新工作,聚类+记忆模块实现异常检测#人工智能 #机器学习 #算法 #论文 #时间序列 944 -- 1:17 App 只需一段文本就能实现图像操作?多模态大模型图像分割方...
将RecLM-gen集成到推荐AI agent框架中显著降低了系统成本，尤其与更大、更昂贵的语言模型相比。RecLM-gen通过流式生成token，促进了无缝、实时的用户交互，相较于传统的依赖于多个后端LLM调用进行上下文推理和工具交互的AI agent框架，能够减少10-20秒的延迟。知识插件 论文标题:Knowledge Plugins: Enhancing Large ...
出版过畅销书《构建企业级推荐系统》,翻译过《AI革命》《认识AI》《MongoDB性能调优实战》等优秀作品。目前是杭州数卓信息技术有限公司 CEO,公司业务方向为构建大模型推荐系统、大模型知识库等,帮助企业利用大模型技术进行降本提效与精细化运营。同时,担任达观数据高级技术顾问,与达观数据一同推动推荐系统及大模型技术在...
二、LLM 如何重新定义推荐系统 Large Language Model 大型语言模型 基于深度学习的自然语言处理模型,具有强大的文本生成和理解能力。LLM 通过在大规模语料库上进行训练,可以学习和模拟人类语言的规律和习惯,从而生成和解析自然语言文本。LLM 有着广泛的应用,如文本生成、数据挖掘、智能问答、兴趣分析等Modality-based Recom...
如今,各种推荐系统无时无刻不在包围着我们的生活,自大模型(Large Language Model, LLM)时代以来,得益于LLM的高自由度,传统推荐方法中常规项目库的限制被打破,更多全新的内容可以通过LLM直接生成并被推荐给用户,为用户提供了更多样化和个性化的选项。 当然,正如要求大家用一个字来形容LLM,大多数朋友都会用“好”;而...