公开数据集实验：Meta推荐系统的评估 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/WbuuwuGO3iD9Z7kRb0bc3LFvnjg/ab**推荐系统的Scaling Law ** · DLRMs的scaling：特征交叉层非常重要，作者尝试Transformers、DHEN、DCN等多种特征建模方法来scaling精排。 · GRs的scaling：调整HSTU的超参数， ...
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LLM用于推荐系统时，如何克服推荐对数据集的高度依赖？
https://docs.feishu.cn/v/wiki/F656w0Ru7iF2UfkrCAMcEBnhnof/ac在Chat-REC(Chat-GPT Augmented Recommender System) 中，作者使用LLM 来增强他们的会话推荐系统。 他们首先使用用户个人资料（如年龄、性别、位置、兴趣等）、历史交互（如 ...
datawhalechina/fun-rec: 推荐系统入门教程，在线阅读地址 ... - GitHub
https://security.feishu.cn/link/safety?target=https://github.com/datawhalechina/fun-rec?from=from_parent_mindnote&scene=ccm&logParams=%7B%22location%22:%22ccm_mindnote%22%7D&lang=zh-CN推荐系统实战。 这部分内容包含推荐系统竞赛实战和新闻推荐系统的实践。其中推荐系统竞赛实战是结合阿里天池上的新闻推荐入门赛 ...
深入解析LLM4Rec：推荐系统与大模型的融合与创新 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/DMqOwfhbIi2kUlkxu0RcVaYjn2F/a1数据增强（下图a）：输入用户的历史行为信息和side info，通过LLM 构建prompt 的方式输出用户喜欢和不喜欢的商品。（由于LLM 受限于「max_token_len」无法打分所有候选，候选集 ...
LLM（十四）：基于LLM 的推荐系统重构 - 飞书
https://agijuejin.feishu.cn/wiki/F656w0Ru7iF2UfkrCAMcEBnhnof... 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 ... 推荐可能高度依赖于数据集： 例如，同一部电影在不同平台上的评分可能不同。 在这 ...
推荐系统如何应用大模型 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/YE0iwT6NniaWwlkPHDBc5ZVxnVd/a1只能利用数据集内的知识；. 缺乏语义信息和深度意图推理。 相对的，大语言模型（LLM）以Transformer为backbone，通过大规模 ...
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 ...
推荐系统技术架构的两个部分 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/K77xwARa7i2dHtkdzwucWjaanBh/a5生成推荐模型所需的样本数据，用于算法模型的训练和评估 · 生成推荐模型服务（model serving）所需的“特征”，用于推荐系统的线上推断 · 生成监控系统、商业智能系统所需的统计型 ...
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 ...
行动胜过言语: Meta落地工业界首个万亿级别参数的生成式推荐系统模型
https://agijuejin.feishu.cn/wiki/WbuuwuGO3iD9Z7kRb0bc3LFvnjg... 系统的scaling。该工作第一次在核心产品线替换掉了近十年工业界长期使用的基于海量异构特征的深度推荐 ... 数据集上进行学习，然后在测试集上做预测。即便如此，我们不知道测试 ...