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...
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；此...
可以理解为，这是一个基于自研LLM模型的生成式内容社区产品，与此前的内容社区产品相比，李岩的动作在于「生成式推荐」。这是一个前沿的技术研究领域，至今只有Meta与CMU有一些落地成果。他告诉我，相比于之前的推荐算法，生成式推荐算法将不再基于协同过滤的推荐系统，推荐将变得更加智能，从当下的「千人十面」变成真正...
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 ...
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,...
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...
推荐系统用到的数据:用户数据、内容数据 ✔️用户数据:用户画像(性别、学历等)、兴趣爱好、在线时长等 ✔️内容数据:笔记分类(母婴、职场等)、笔记赞藏比、笔记类型(图文、视频) ⭕️多模态融合 将LLM与多模态数据(如图像、音频等)相结合,以提供更丰富的推荐内容 ...
🌟探索京东生成式推荐系统的奥秘!今天,我们将深入剖析这一先进技术在推荐系统中的应用。🔍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。