生成式推荐(Generative Recommenders)新范式,将推荐系统的主要任务(召回+排序)转化为生成模型框架内的序列任务 1.5万亿参数的生成式推荐系统,不仅在在线A/B测试中取得了12.4%的性能提升,而且已经被部署在Meta服务于数十亿用户的互联网平台上 生成式建模:将找回和排序定义为序列直推式生成任务,Transformer结构实现特征自动...
生成式推荐(Generative Recommenders,简称GRs): 首次提出了生成式推荐,这是一种新的范式,用于替代传统的深度学习推荐模型(DLRMs)。 特征统一:对DLRMs中的异构特征空间进行了序列化和统一处理,随着序列长度趋于无限大,新方法逼近完整的DLRM特征空间。 任务统一:能够将主要的推荐问题(排名和检索)重新表述为生成式推荐中...
我们将这样的过程称之为生成式推荐,并将其正式定义为: 定义2(生成式推荐):生成式推荐系统直接生成推荐或推荐相关的内容,而不需要一一计算每个候选的分数来进行排序。 从更广泛的意义上讲,这符合AI研究的趋势:从判别式人工智能(例如分类和回归)渐渐转向生成式人工智能(例如ChatGPT)。 有了上述定义,我们首先在第2...
🔍首先,推荐系统(RS)已成为解决信息过载的关键。在众多推荐系统中,生成式推荐系统以其独特优势崭露头角。✨相较于传统RS,其优势显著: 1️⃣流程简化:LLM直接生成推荐,简化多级过滤为单级过滤,提升效率。 2️⃣泛化与稳定:利用LLM的世界知识和推理能力,实现新用户和物料的冷启动及新场景的快速适配。📖...
TLDR:本文提出一种新的生成式推荐系统模型,在生成式框架下重塑序列化推荐,提出DreamRec推荐框架,将推荐任务定义为用户理想物品(Oracel Item)的生成任务,向我们展示了生成式推荐系统的巨大潜力。 论文:https://arxiv.org/abs/2310.20453 代码:https://github.com/YangZhengyi98/DreamRec ...
统一的生成式推荐(GR) 第一次在核心产品线替换掉了近十年推荐工业界长期使用的分层海量特征建模范式；...
机器之心：刚刚提到生成式推荐算法可以提高对用户理解程度，不同推荐算法对用户理解程度有没有量化的标准可以比较？李岩：由于不同公司追求的目标是不一样的，因此优化目标也不一样。一般来说可能是时长、点击率以及留存。由于我们技术原理和业务方向是全新的领域，因此我们目前内部有一套非常复杂的数据体系，去评估这...
在生成式推荐系统中,模型输入由如下的三个部分组成:任务描述、用户信息、上下文及外部信息。其中,用户信息主要包括用户历史交互数据和用户画像。 (1)任务描述 为了利用生成模型的理解能力,任务描述主要用来引导生成模型完成推荐任务,即将推荐任务建模为下一个物料的预测(类比语言模型的Next Token Prediction,此处是Next Ite...
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