2023推荐系统如何从大语言模型中取长补短：从应用视角出发

重点报告 13 2024-10-01 0 worker

报告编号：96036
报告名称：2023推荐系统如何从大语言模型中取长补短：从应用视角出发
报告来源：互联网用户上传
关键词：重点报告
报告页数：31 页
预览页数：6
报告格式：pdf
上传时间：2024-08-21
简介摘要: (原创分析) 总结： DataFunSummit # 2023关于推荐系统如何从大语言模型中取长补短的研讨，主要探讨了如何在推荐系统中应用大语言模型（LLM），以及所面临的挑战和未来的展望。研讨内容围绕以下四个主题展开： 1. 背景和问题：阐述了传统的推荐系统和小语言模型的优势与局限性，以及大语言模型引入的外部开放世界知识和语义信号的丰富性。 2. 何处运用大语言模型（WHERE to adapt）：讨论了LLM在推荐系统的不同环节（如数据采集、特征工程、特征编码、打分排序、推荐流程控制）的应用。 3. 如何运用大语言模型（HOW to adapt）：分析了现有工作中大语言模型在推荐系统应用的四象限图，探讨了微调LLM、引入CRM等趋势，并介绍了不同的技术方案，如知识推理和生成、知识适配、知识利用等。 4. 挑战和展望：讨论了工业应用场景下LLM在推荐系统面临的挑战，如训练效率、推理时延、推荐领域的长文本建模和ID特征的索引和建模等，同时展望了LLM在推荐系统中的未来角色，如缓解稀疏场景、引入外部知识、改善交互体验、突破传统定位等。展望：未来，大语言模型在推荐系统中的应用将更加广泛和深入。随着技术的发展，LLM将会更好地解决现有的挑战，如训练效率、推理时延等。同时，LLM的应用将不仅限于特征工程和特征编码，更可能在推荐流程控制中发挥重要作用。此外，语义协同兼顾和跨域知识融合将成为未来的重要趋势，LLM与推荐系统的结合将更加紧密，为用户带来更好的推荐体验。