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中国科学技术大学:2023大模型推荐技术及展望报告(40页).pdf

上传人: 鲁** 编号:151237 2024-01-11 40页 6.48MB

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本文主要探讨了大型语言模型(LLM)在推荐系统中的应用及其前景。文章指出,LLM能够通过理解和生成自然语言,提升推荐系统的鲁棒性和个性化程度。关键数据包括:LLM参数规模(如7B参数的M6-Rec模型)、微调参数规模(如4M参数的BIGRec模型)以及模型在各种数据集上的表现(如NDCG@K和HR@K指标)。文章提出,通过优化提示和任务特定MLP,可以进一步提升LLM在推荐系统中的性能。同时,文章也提到了在实际应用中,应考虑模型的偏见问题,保护弱势群体。总体而言,LLM为推荐系统带来了新的机遇,但也需要谨慎处理其潜在的偏见和鲁棒性问题。
"大模型推荐技术展望" "如何避免大模型推荐偏见" "大模型在推荐系统的应用挑战"
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