LLM4Rec：当推荐系统遇到大模型 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/DMqOwfhbIi2kUlkxu0RcVaYjn2F既然是大模型在推荐系统中的应用，那么首先要梳理下传统推荐模型和LLM 的优缺点，推荐到底在**"馋"**LLM 的什么？ （这里的LLM 指广义的大语言模型，包括BERT、ChatGPT ...
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AIGC 研究：推荐系统与大模型 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/SAOVwxZbXik7J8kNEbjciB33ntf推荐系统与大模型的融合：深度学习能力、多模态融合、上下文建模推荐系统定义与应用推荐系统是一种信息过滤系统，用于预测用户对物品的“评分”或“偏好”（筛选与排序）。
大模型推荐系统有哪些进展和未来方向？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/LlzmwC1a2i2BhOkAQsFcOpQRnSf/as该模型基于Transformer 架构，参数规模达到80 亿，支持多模态数据输入，并能够通过自然语言指令进行人机协作。Covariant Brain 以其高准确率和泛化能力受到市场认可，能够帮助 ...
推荐系统如何应用大模型 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/YE0iwT6NniaWwlkPHDBc5ZVxnVd/a1**代表性工作6：P5(Recsys, 2022) ** · 用一个统一的大语言模型在不同的推荐任务上进行预训练，针对不同任务使用不同推荐模版； · 用自然语言为桥梁，规范不同推荐场景的输入 ...
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文章首先介绍了大模型LLM 在推荐系统中的潜力，并对LLM 与传统推荐系统进行了对比，指出LLM 能够引入外部世界知识，丰富语义信号，提高可解释性，但缺乏协同信号，对冷启动问题 ...
一文梳理推荐系统如何应用大模型
https://agijuejin.feishu.cn/wiki/YE0iwT6NniaWwlkPHDBc5ZVxnVd一文梳理推荐系统如何应用大模型 · 1、背景和问题. 传统的推荐模型（Conventional Recommendation Model，CRM）往往以Embedding+深度网络为backbone，通过拟合用户反馈 ...
LLM4Rec：当推荐系统遇到大模型
https://f0jb1v8xcai.feishu.cn/wiki/DMqOwfhbIi2kUlkxu0RcVaYjn2F... 推荐系统发展overview 来自大模型总结的发展和展望timeline 仅供娱乐（https://mylens.ai/） image.png LLM v.s. Rec 推荐 ... 既然是大模型在推荐系统中的应用，那么首先要 ...
大模型如何助力推荐系统优化 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/WejVwP7L1iYrlUkEWZHczTvnnkb/a1蘑菇先生学习记｜阅读原文转载请联系原作者取得授权导读来自华为诺亚方舟实验室的王奕超老师今天给我们带来了关于大语言模型在推荐系统中的探索与应用的分享， ...
LLM应用于推荐系统时，更好的交互方式体现在哪？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/F656w0Ru7iF2UfkrCAMcEBnhnof/ae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，也为推荐系统 ...
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推荐系统在电商网站和在线平台中发挥着重要作用，它可以帮助用户快速找到他们感兴趣的商品。然而，现有的推荐系统主要依赖于历史数据和用户反馈，这使得它们在捕捉用户 ...