今晚咱们一起来场特别的技术跨年!!

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今晚跨年直播:《LLM在电商推荐系统的应用案例实战

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今晚咱们来场技术跨年!

LLM 大模型无疑是2023年最重磅的技术,逐渐在各行各业产生了越来越重要的实质影响,2024年的钟声今晚就要敲响了,今晚是个特别的日子,我们一起来场技术直播盛宴,盘点下大模型对电商行业的技术赋能。

电商推荐系统(Recommend System,RecSys)是一种基于用户历史行为和兴趣偏好的个性化系统,能够为用户提供精准、个性化的商品推荐,促进用户的购物体验和消费满意度。一个成熟的 RecSys 通常采用 Pipeline 的级连结构,包括召回、粗排、精排、重排等各个模块,具有高度的专业领域特性。

随着2023年 ChatGPT 的爆火,大语言模型(LLM)开始在电商领域崭露头角。LLM 是一种基于深度学习的自然语言处理技术,能够从大规模的语料库中学习语言的规律和模式。当模型参数突破某个规模时,性能显著提升,LLM 开始展现出涌现能力和泛化能力,庞大的参数中存储了大量通用的世界知识,同时具有语言理解和表达能力。

对比 RecSys 和 LLM,前者是一个数据驱动的系统,依赖电商 ID 体系来建模用户或物品,缺乏语义和外部知识信息,存在信息茧房、冷启动、多样性不足、无法跨域推荐等问题;而后者缺乏推荐领域内的专有数据信息,不具备传统推荐模型的序列处理和记忆能力,同时计算复杂度高、训练和推理成本大。

一个自然的想法是:如何通过一种合适的范式,将 LLM 涌现的各种能力迁移应用在推荐系统之中,利用 LLM 大模型的通用知识来辅助推荐,改善推荐效果和用户体验,LLM 和推荐系统融合结构如下所示:

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更详细的技术大放送,放在今晚20点跨年直播进行:

跨年直播精彩看点

1、传统电商推荐系统总体架构设计

2、大模型融合电商推荐系统架构设计与案例实战

3、大模型融合电商推荐系统关键问题剖析

请同学点击下方按钮预约直播,咱们今晚20点直播见!

同时今晚跨年直播,也给同学们准备一份大礼!

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