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...
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...
开源代码: https://github.com/HKUDS/EasyRec 港大数据智能实验室: https://sites.google.com/view/chaoh/home 深度学习与推荐系统 在推荐系统的发展过程中,深度神经网络(DNNs)起到了重要的作用。通过挖掘用户与商品之间的深层互动关系,DNNs 为协同过滤技术带来了新的发展动力。协同过滤是一种基于用户或商品相似性...
开源代码: https://github.com/HKUDS/EasyRec 港大数据智能实验室: https://sites.google.com/view/chaoh/home 深度学习与推荐系统 在推荐系统的发展过程中,深度神经网络(DNNs)起到了重要的作用。通过挖掘用户与商品之间的深层互动关系,DNNs 为协同过滤技术带来了新的发展动力。协同过滤是一种基于用户或商品相似性...