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RecSys、主题建模和代理:弥合 GenAI 与传统 ML 之间的鸿沟.pdf

上传人: Fl****zo 编号:718710 2025-06-22 48页 2.24MB

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本文主要探讨了传统机器学习(ML)与生成式人工智能(GenAI)之间的差异与融合。关键点如下: 1. GenAI出现后,ML的实践方式发生了变化,从MLOps转向LLMOps,模型评估从Accuracy等指标扩展到LLM-as-a-judge衍生指标。 2. GenAI在话题建模、推荐系统和强化学习等领域提供了新的解决方案,如TopicGPT、基于向量存储的推荐系统以及结合LLM的决策转换器。 3. GenAI时代的智能体(Agents)通过多轮对话和工具调用,提高了灵活性和迭代速度。 4. Databricks正在推动传统ML与GenAI的整合,通过强化学习(RL)优化智能体的反馈循环,以实现更自主的模型和更高效的AI工程。 引用核心数据:文章提到了如“TopicGPT”(话题建模)、“Collaborative Filtering”(协同过滤)、“DecisionTransformer”(决策转换器)等模型,以及“LLMOps”、“Langchain”、“MCP”和“DSPy”等技术术语。
"GenAI如何改变ML领域?" LLM是什么?" 传统ML与GenAI的融合?"
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