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推荐系统的技术架构 · 模型结构/模型服务过程：输入是所有候选物品集，输出是推荐列表. 召回层：一般由高效的召回规则、算法或简单的模型组成，这让推荐系统能快速从海量的候选 ...
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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推荐系统概述。 这部分内容会从推荐系统的意义及应用，到架构及相关的技术栈做一个概述性的总结，目的是为了让初学者更加了解推荐系统。 · 推荐系统算法基础。 这部分会介绍 ...
分层推荐系统架构
https://v11enp9ok1h.feishu.cn/wiki/K3rbw2RWXiDDepktQ6BcNJXZn6d?from=from_copylink分层推荐系统架构 · 重排打散阶段属于后链路的处理方案，是在已有的精排打分商品池中进行挑选，因此重排阶段策略的多样性空间会受限于前置链路的商品集合的多样性； · GNN ...
解决推荐系统挑战：Meta的创新架构与方法 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/WbuuwuGO3iD9Z7kRb0bc3LFvnjg/a2在推荐系统中，模型的效果/吞吐都和batch size息息相关，因此内存是是实现scaling重要的瓶颈。这和LLM通常在小的batch size上训练很不一样。为了减少内存的使用，与 ...
推荐系统可控类目多样性框架 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/K3rbw2RWXiDDepktQ6BcNJXZn6d/af分层推荐系统架构 （包括召回、排序和重排阶段）的有效性在商品推荐和视频流推荐等多个领域得到验证，并且被广泛采纳。近年来，深度学习的思想不断渗透到召回和排序的架构层面， ...
互联网的增长引擎——推荐系统 - Feishu
https://v11enp9ok1h.feishu.cn/wiki/K77xwARa7i2dHtkdzwucWjaanBh推荐系统的作用/意义/目标 · 一个维度是用户体验的优化 · 另一个维度是满足公司的商业利益 · 推荐系统的架构 · 推荐系统的逻辑框架 ...
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**庞大的信息存储： **LLM 无需更改模型架构或重新训练即可适应新信息，像协同过滤这样的传统方法依赖于大量的训练数据。 相比之下，LLM 需要的数据要少得多，因为他们已经拥有 ...
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变换器与高级模型：他详细学习了变换器架构及其对现代NLP和其他AI领域的巨大影响，包括BERT和GPT系列。 生成模型：最后，他还尝试理解和实现了一些最新的图像和文本生成模型，如 ...
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... 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. ... 例如，相比传统推荐系统分层架构给多个候选打分，新范式在多个候选集打分时能复用 ...
利用LLM推理增强个性化推荐系统 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/WTw2wTkEoiuu0DkQWeOcmg5OnTd/ac然而，在现实场景中，由于各种计算或存储约束，需要大量努力开发一系列具有不同大小的模型来部署。因此，在本研究中，我们提出了一个新颖的三分支自监督训练框架，称为POA（一次预 ...