阶段1:利用小规模语言模型的微调结合传统推荐模型;阶段2:利用大语言模型不微调,直接作为推荐系统;阶段3:将大语言模型进行微调或者结合传统推荐系统模型,或者既微调又结合传统推荐模型。 NoteLLM: A Retrievable Large Language Model for Note Recommendation 主要思路就是使用LLaMA 2产出note的embedding,并同时生成...
预训练语言模型(PLM)的出现在自然语言处理(NLP)领域取得了巨大的成功,它通过在大规模语料库上进行自监督学习,学习到了通用的表示方法。预训练模型和学到的表示对一系列下游NLP任务都有益处。最近,这种训练范式已经被应用到推荐领域,并被学术界和工业界视为一种有前途的方法。本文系统地研究了如何从不同的PLM相关训...
在本文中，我们以推荐系统为核心、以工业应用为视角出发，全面综述调研大语言模型在推荐系统领域的应用和挑战。如上图所示，我们从两个核心问题出发，去分析该研究方向（LLM+RS）的进展：何处运用大语言模型（Where to Adapt LLM)如何运用大语言模型（How to Adapt LLM）针对上述两个问题的讨论和分析，我们分别总结...
• 针对传统推荐系统所面临的挑战和局限性,提出了一种使用LLMs的推荐系统解决方案。 LLM应用于推荐系统的分类 文章中对大模型和推荐系统的结合做了系统的分类,具体如上图,包括LLM对推荐系统的增强、基于现有的LLM的推荐、序列推荐、对话式推荐、个性化推荐、知识图谱增强、rerank、提示工程、微调LLM以及LLM评估几大...
TLDR: 本文综述了最近使用大语言模型技术来增强推荐系统的相关工作,主要是将当前工作分为预训练(Pre-training)、微调(Fine-tuning)和提示(Promoting)的角度来进行介绍。
微调范式包括全量模型微调和参数高效的微调方法，分别针对不同规模模型的适应性和效率。提示范式则涉及三种主流方法——In-context learning、Prompt tuning和Instruction tuning，旨在利用大模型在特定任务上的指导和适应能力。综述还探讨了大模型增强推荐系统领域的未来发展方向，包括大模型中的幻觉缓解技术、可信...
最近,预训练语言模型(PLM)在自然语言处理领域取得了巨大成功,并逐渐引入推荐系统领域。本篇推文介绍了最近的两篇预训练语言模型和推荐系统结合的综述: [1] Pre-train, Prompt, and Recommendation: A Comprehensive Survey of Language Modeling Paradigm Adaptations in Recommender Systems ...
1. 突破传统定位,重塑推荐流程:通过对 Where 问题的分析,我们总结认为,伴随着参数规模上升带来的涌现能力(逻辑推理、指令跟随),大语言模型在推荐系统中扮演的角色开始逐渐突破传统定位,从简单的编码器、打分器向外扩展延伸,在特征工程、...
1. 突破传统定位,重塑推荐流程:通过对 Where 问题的分析,我们总结认为,伴随着参数规模上升带来的涌现能力(逻辑推理、指令跟随),大语言模型在推荐系统中扮演的角色开始逐渐突破传统定位,从简单的编码器、打分器向外扩展延伸,在特征工程、乃至推荐流程控制都发挥重要作用,能够完成用户意图推断、知识延展外推等传统模型难以...
通过对Where问题的分析,我们总结认为,伴随着参数规模上升带来的涌现能力(逻辑推理、指令跟随),大语言模型在推荐系统中扮演的角色开始逐渐突破传统定位,从简单的编码器、打分器向外扩展延伸,在特征工程、乃至推荐流程控制都发挥重要作用,能够完成用户意图推断、知识延展外推等传统模型难以兼顾的任务,向重塑推荐流程、实现推...