基于LLM的推荐系统：如何看待其不可控性？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/F656w0Ru7iF2UfkrCAMcEBnhnof/a2在NIR (Zero-Shot Next-Item Recommendation) 论文中，作者提出了一种在零样本 ... AI 生成的内容(AIGC) 还可以补充人类生成的内容，为LLM 创建更高效的训练和微调策略。
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LLM（十四）：基于LLM 的推荐系统重构 - 飞书
https://agijuejin.feishu.cn/wiki/F656w0Ru7iF2UfkrCAMcEBnhnof介绍了推荐系统发展过程及主流算法，该类方法有些主要特点：模型规模不大、关注用户和商品数据、针对特定任务等。随着LLM 的兴起，以及在多领域多场景的良好表现，也为推荐 ...
LLM4Rec：当推荐系统遇到大模型 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/DMqOwfhbIi2kUlkxu0RcVaYjn2F百度和港大合作的工作，用LLM 解决推荐系统的数据稀疏性问题（论文讨论对象是基于图神经网络的推荐系统）。 ... 问题：模型生成的内容与现实世界事实或用户输入不一致的现象 ...
推荐系统的Scaling Law：Meta的研究与发现 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/WbuuwuGO3iD9Z7kRb0bc3LFvnjg/af... 基于海量异构特征的深度推荐模型， 在模型规模、业务效果、性能加速等方面都相当亮眼。有可能成为工业级推荐. ... **References **. [1] 如何评价Meta最新的推荐算法论文：统一 ...
LLM-KERec：利用大语言模型打破推荐系统的壁垒 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/YU8JwvK5wioTfekBIAicEQQonKh论文地址： https:// arxiv.org/abs/2402.1375 0. 引言. 推荐系统 ... 现有的推荐系统主要基于历史曝光和点击日志进行训练。RS包括以下子任务：. 基于 ...
LLM在快手推荐的对比学习 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/YYqywFhxUiKpPfkk49DcMKXnnId/a7今天继续分享一篇大模型在推荐系统中的落地应用工作，是快手今年5月份发表的论文《Knowledge Adaptation from Large Language Model to Recommendation for Practical ...
推荐系统与大模型结合有哪些新趋势？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/CwvTwOfhwiHIO4kCSTfcDqUonNh/ak这一局限性阻碍了它们准确将自然语言问题转换为SQL查询的能力，导致回答不可靠，从而阻碍了在商业环境中采用基于LLM的问答系统。 论文 ... 内容生成等。在特征编码方面 ...
大语言模型能否有效解决推荐问题？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/OVHtwXJjeiVDcdkNMSRcfVKVnA6/aa... 基于内容embedding的方法能够更有效地召回冷启动物品。 **消融实验**. 文章这边也 ... NoteLLM最终推全上线。 **总结**. 尽管现在LLM用来做推荐的论文层出不穷，但是真正能够 ...
LLM如何提升推荐系统性能 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/QZZ2wvvVuidJDTkD4bEcNpConjh/a1... 基于搜索引擎自己的pagerank算法先得到的document层面 ... 例如针对Youtube或者论文库等做搜索，就不那么依赖Page Rank算法。 **4 *** ***LLM在内容推荐系统中的应用** ...
MoE如何助力推荐系统发展？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/SKYZwIeyBibUCUkcjfbcdKt8nug/ak机器之心整理了这篇综述报告的内容主干，以帮助读者了解当前MoE 的发展概况，更多详情请阅读原论文。此外，我们也在文末整理了一些与MoE 相关的报道。 混合专家的背景知识. 在 ...