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NIR (Zero-Shot Next-Item Recommendation) 论文中，作者提出了一种在零样本设置中执行下一项推荐的提示策略。 他们的方法分为以下三个步骤：. **候选集生成： **作者 ...
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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/a1GENRE（GEnerative News REcommendation），使用已有新闻数据的标题、摘要、分类等信息，构建合适的prompt 喂给LLM，生成更丰富的信息特征，用于推荐模型训练。 论文中主要使用了 ...
LLM4Rec：当推荐系统遇到大模型
https://f0jb1v8xcai.feishu.cn/wiki/DMqOwfhbIi2kUlkxu0RcVaYjn2F论文中主要使用了三种利用LLM 强化RS 特征的方式 ... Narrative-driven recommendation （NDR） ，叙述驱动推荐系统 ... 推荐系统f 需要从候选集C 中推荐出合适结果R。假设 ...
LLM（十四）：基于LLM 的推荐系统重构 - 飞书
https://agijuejin.feishu.cn/wiki/F656w0Ru7iF2UfkrCAMcEBnhnof在NIR (Zero-Shot Next-Item Recommendation) 论文中，作者提出了一种在零样本设置中执行下一项推荐的提示策略。 他们的方法分为以下三个步骤：. •. 候选集生成： 作者 ...
Meta落地工业界首个万亿级别参数的生成式推荐系统模型 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/WbuuwuGO3iD9Z7kRb0bc3LFvnjg/ac... 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 ... **References **. [1] 如何评价Meta最新的推荐算法论文：统一的生成 ...
Position bias会对推荐系统产生何种影响？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/SDTawG9Z5i4SCWkTeaLczIWBnMf/ajDIN. 阿里KDD'18 论文：Deep Interest Network for Click-Through Rate Prediction. 出发点是base模型使用的sum pooling ...
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(LLM-KERec)。 论文地址： https:// arxiv.org/abs/2402.1375 0. 引言. 推荐系统(Recommendation System, RS)在在线服务平台如亚马逊和淘宝等上被广泛使用，作为 ...
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《提高大型语言模型用于问答的 ...
MoE如何助力推荐系统发展？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/SKYZwIeyBibUCUkcjfbcdKt8nug/ak最近，各家科技公司提出的新一代大模型不约而同地正在使用混合专家（Mixture of Experts：MoE）方法。 混合专家这一概念最早诞生于1991 年的论文《Adaptive mixtures of local ...