在工业规模的流式设置下,生成式推荐模型(GR)与经典推荐模型(DLRM)的效果比较,其中 DLRM (abl.features) 是将 GR 模型的输入的相对原始的特征输入给 DLRM;GR(content-based)是仅使用内容相关的 feature,说明了用户行为建模的重要性;GR(interactions only)是仅仅考虑用户互动的 item,只关注用户的正样本行为,不考虑...
最后做个总结,作者提出了统一的生成式推荐模型(GR),“行动胜过言语”。效果炸裂,属于推荐系统Scaling开创性工作,为探索推荐领域的首个基础模型铺平道路。 效果上:在传统公开测试集、工业界真实流式数据上均取得了显著的提升,相比经典的SASRec提升20.3%~65.8% NDCG@10,相比于迭代数年的DLRMs基线模型,线上召排阶段相...
生成式 AI 模型可以根据训练过的数据创建新的内容、模式或解决方案,一些典型应用包括 ChatGPT、Stable Diffusion 和 DALL·E 等(封面图片来自 DALL·E)。然而,在推荐系统(RS)领域研究中,受限于推荐系统 User/Item ID 的范式,以及大多情况下为非通用、非常识知识,因而直接将基于 GPT 的模型作为推荐模型具有一定的...
这篇文章探讨了推荐系统中的模型为什么不遵循scaling law,并提出了一种新的模型结构,可以实现scaling law。从下图可以看出,本文提出的Wukong模型随着复杂度的提升,效果是持续提升的,而其他模型随着复杂度提升,效果提升缓慢或者不再提升。 Wukong的模型结构如下图所示,核心可以分为embedding层、Wukong Layer、深层网络搭建...
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节中回答为什么RS会朝着生成式推荐方向发展。在第3节中,...
生成式模型通过建模用户和物品之间的关系,能够克服这些问题并提供更准确的推荐。因此,生成式模型被广泛应用于推荐系统中。 一、推荐系统中生成式模型的设计 1. 数据预处理 生成式模型的设计首先需要进行数据预处理。数据预处理包括数据清洗、特征提取和数据转换等步骤。数据清洗可以去除噪声和异常值,提高数据的质量;特征...
大模型在推荐系统首次端到端落地!Meta最新工作,生成式推荐系统颠覆传统推荐系统架构#机器学习 #人工智能 #算法 #互联网 #大模型 - 圆圆的算法笔记于20240326发布在抖音,已经收获了9599个喜欢,来抖音,记录美好生活!
例如，大型语言模型可能会生成不真实的、有毒的或对用户没有帮助的输出。换句话说，这些模型不符合用户...
清华大学最新发布,统一生成式时序预测模型,适配多类型时间序列数据#人工智能 #机器学习 #论文 #清华 #ai 圆圆的算法笔记 1146 0 KDD’24 腾讯&厦大联合发表多模态推荐系统去噪工作,显示行为和多模态表征对齐#人工智能 #机器学习 #计算机 #互联网 #腾讯 圆圆的算法笔记 550 0 KDD2024美团提出在推荐系统中建模用...
2、一种音乐推荐方法,包括: 3、获取针对音乐推荐任务输入的音乐推荐提问句; 4、将音乐推荐提问句输入至生成式大语言模型,得到响应音乐推荐提问句的音乐推荐回答句;生成式大语言模型为采用预先生成的训练样本进行训练得到的;训练样本包括音乐推荐提问样本和音乐推荐回答样本;音乐推荐回答样本包括音乐推荐理由和推荐音乐清单...