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原標題:ACL2024主會:無需訓練的大模型推薦系統!
關鍵字:用戶,問題,方法,本文,領域
文章來源:夕小瑤科技說
內容字數:0字
內容摘要:
夕小瑤科技說 原創作者 | Axe_越如今,各種推薦系統無時無刻不在包圍著我們的生活,自大模型(Large Language Model, LLM)時代以來,得益于LLM的高度,傳統推薦方法中常規項目庫的限制被打破,更多全新的內容可以通過LLM直接生成并被推薦給用戶,為用戶提供了更多樣化和個性化的選項。
當然,正如要求大家用一個字來形容LLM,大多數朋友都會用“好”;而如果要求用兩個字的話,想必不少朋友就會在“好”字后面加上一個“貴”了。是的,無論是微調還是訓練一個LLM,往往都意味著大量的計算資源和財務投入。此外,除了微調或訓練需要時間,收集和標注數據同樣需要大量的時間投入,而這就可能會延遲產品發布和迭代速度,使得推薦的內容出現滯后的現象。
正如文本和圖像領域可以運用LLM的理解和泛化能力,在不經過額外訓練的情況下,就讓LLM實現特定領域很好的應用效果。那么對于AI三支柱的最后一支“推薦系統”來說,是否也同樣可以做到呢?
論文標題:Generative Explore-Exploit: Training-free Optimization of Generative Recomm
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文章來源:夕小瑤科技說
作者微信:xixiaoyaoQAQ
作者簡介:專業、有趣、深度價值導向的科技媒體。聚集30萬AI工程師、研究員,覆蓋500多家海內外機構投資人,互聯網大廠中高管和AI公司創始人。一線作者來自清北、國內外頂級AI實驗室和大廠,兼備敏銳的行業嗅覺和洞察深度。商務合作:zym5189
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