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利用大型语言模型克服推荐系统挑战的全面回顾

Created by
  • Haebom

作者

Rahul Raja、Anshaj Vats、Arpita Vats、Anirban Majumder

大纲

本文对如何利用大型语言模型 (LLM) 解决现代推荐系统的关键挑战进行了全面的技术综述。为了克服现有推荐系统的局限性，我们探索了基于 LLM 的架构，包括基于提示的候选生成、基于语言的排名、检索增强生成 (RAG) 和对话式推荐。这些架构增强了个性化、语义对齐和可解释性，并且无需大量特定于任务的监督即可在冷启动和长尾场景中有效运行。

Takeaways，Limitations

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LLM 提高了推荐系统的个性化、语义理解和可解释性。
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LLM 有助于解决冷启动和长尾问题。
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基于 LLM 的推荐系统必须考虑准确性、可扩展性和实时性能之间的权衡。
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本文提供了一个理解基于 LLM 的推荐系统设计空间的框架。
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需要进一步研究利用 LLM 的推荐系统的具体实现和性能。
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需要对 LLM 的成本和计算复杂性等实际限制进行分析。
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