在本文中我们提出了一种模型无关的基于大语言模型的推荐系统表征学习范式,通过合理的设计,利用大语言模型从海量原始文本数据中挖掘的纯净的文本语义信号,从而对协同信号表征进行优化,最终促进的最先进推荐算法性能的提升。 我们在GitHub上对数据集和代码进行了开源,希望我们清洗后的具有文本标注的推荐数据集以及所提出的范...
在测试集(Sports、Steam 和 Yelp)上,我们采用全排序方法来评估模型在基于文本的零样本推荐能力。为了全面分析模型性能,我们选用了多种语言模型作为基准,其中包括通用语言模型(如 BERT 和 RoBERTa)、深度检索专用模型(如 SimCSE、GTR 和 BGE),以及与推荐系统相关的模型(如 BLaIR)。 此外,我们还对比了 OpenAI 的两款...
2. 如何将LLMs应用于增强互联网推荐系统 近期有一篇论文对LLMs在自然语言处理方面的强大能力进行了详细的研究,探讨了如何将LLMs应用于互联网推荐系统的改进。该论文检查了LLMs在推荐过程的各个阶段中可能扮演的角色,并探究了将这些模型整合以实现更高效、更有效和更具道德声誉的推荐所面临的挑战和未来的潜力。 要点...
ElasticCTR,即飞桨弹性计算推荐系统,是基于Kubernetes的企业级推荐系统开源解决方案。该方案融合了百度业务场景下持续打磨的高精度CTR模型、飞桨开源框架的大规模分布式训练能力、工业级稀疏参数弹性调度服务,帮助用户在Kubernetes环境中一键完成推荐系统部署,具备高性能、工业级部署、端到端体验的特点,并且作为开源套件,满足二...
大语言模型与协同过滤 | 本文提出了一个名为A-LLMRec的高效全能LLM-based推荐系统,旨在在冷启动和热启动场景下都能表现出色。 A-LLMRec的核心思想是让LLM直接利用预训练的先进CF-RecSys中的协同知识,以结合LLM的紧急能力和CF-RecSys训练出的高质量用户/物品嵌入。
「Github一周热点56期」DeepSeek、免电子书等 GitHub 一周热点汇总第56期(2024/12/29-2025/1/04),本期内容包括DeepSeek开源大模型、免费编程电子书、电子书转有声书,思源笔记和轻量推荐系统,这一 - IT咖啡馆于20250105发布在抖音,已经收获了5.0万个喜欢,来抖音,记录
【新智元导读】本文提出了一种简易且高效的基于大语言模型的表征学习(Representation Learning)范式。基于该范式模型无关的特性,将其有效地与现有最先进的基于图神经网络的协同过滤推荐算法相结合,显著且极大地提高了在推荐场景下的性能。 推荐系统在深度学习和图神经网络的影响下已经取得了重大进步,尤其擅长于捕捉复杂的...
我们在GitHub上对数据集和代码进行了开源,希望我们清洗后的具有文本标注的推荐数据集以及所提出的范式RLMRec能够促进大语言模型和推荐系统的进一步融合。 最后,其实RLMRec的思想不单单能运用在推荐算法中,我们也在别的场景下进行了实践,在百度的搜索算法框架下,我们将RLMRec中的对比式对齐的思想进行了测试,在搜索推荐...
我们在GitHub上对数据集和代码进行了开源,希望我们清洗后的具有文本标注的推荐数据集以及所提出的范式RLMRec能够促进大语言模型和推荐系统的进一步融合。 最后,其实RLMRec的思想不单单能运用在推荐算法中,我们也在别的场景下进行了实践,在百度的搜索算法框架下,我们将RLMRec中的对比式对齐的思想进行了测试,在搜索推荐...