大语言模型在推荐系统应用现状与初步探索
- 报告编号：1430
- 报告名称：大语言模型在推荐系统应用现状与初步探索
- 报告来源：互联网用户上传
- 关键词：行研报告
- 报告页数：31 页
- 预览页数：6
- 报告格式：pdf
- 上传时间：2024-08-03
- 简介摘要: (原创分析) DataFunSummit # 2023关于推荐系统如何从大语言模型中取长补短的内容总结如下： 一、背景和问题 推荐系统面临如何提升推荐性能、优化用户体验的挑战。大语言模型具备丰富的语义信息和跨域推荐能力，但计算复杂度高，难以处理海量样本。因此，推荐系统需要探索如何从大语言模型中取长补短。 二、应用视角：何处运用大语言模型（WHERE to adapt） 1. 特征工程：利用大语言模型的外部通用知识和逻辑推理能力，进行特征增强，丰富用户画像和推荐内容。 2. 特征编码：利用大语言模型的通用语义信息，改善基于ID的特征表示的跨场景迁移能力。 3. 打分/排序：大语言模型可以对候选物品进行评分，根据分数排序得到最终的排序列表。 4. 推荐流程控制：大语言模型可以作为中央控制器，把控推荐系统的整体流程，包括检索、排序、用户画像、用户模拟等。 三、技术视角：如何运用大语言模型（HOW to adapt） 1. 微调大语言模型：通过引入推荐场景的数据，结合微调技术，为语言模型注入协同信号。 2. 引入传统推荐模型（CRM）：通过CRM为语言模型注入协同信号，结合传统推荐模型的领域知识。 3. 技术方案创新：结合大语言模型的通用世界知识与推荐系统的领域知识，提出混合多专家网络知识适配器等技术方案，降低推理复杂度，提高推荐效果。 四、挑战和展望 1. 训练效率和推理时延：针对大语言模型在推荐系统中的训练效率和推理时延问题，探索参数高效微调、预存部分输出或中间结果等方法。 2. 推荐领域的长文本建模和ID特征的索引和建模：针对推荐文本过长、ID类特征无法被语言模型理解等问题，通过过滤、选择、重构文本输入，探索适合语言模型的ID索引和建模策略。 五、总结和展望 大语言模型在推荐系统中扮演的角色逐渐突破传统定位，从简单的编码器、打分器逐渐向外延伸，在特征工程、推荐流程控制等方面发挥重要作用。未来，大语言模型在推荐系统中的应用将朝着缓解稀疏场景、引入外部知识、改善交互体验、突破传统定位、语义协同兼顾跨域知识融合的方向发展。 以上内容是对DataFunSummit # 2023关于推荐系统如何从大语言模型中取长补短的一个总结，具体细节和技术可能随着研究和发展的进展而有所变化。
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