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原標題：大模型放進推薦系統怎么玩？微軟亞研全面總結
關鍵字：用戶,模型,項目,工具,解讀
文章來源：夕小瑤科技說
內容字數：9726字

內容摘要：

夕小瑤科技說 原創作者 | 謝年年
在大模型+時代，似乎任何自然語言處理任務在大模型加持下都完成了一輪升級改造，展現出前所未有的高效與效果。語義理解、情感分析還是文本生成這些常規任務自然是不必說，但也有一些任務比如推薦，簡單粗暴的訓練LLMs的思路并非明智之舉。
推薦系統作為一種專門類型的信息檢索系統，旨在從用戶的個人資料和行為歷史中捕捉偏好。
一方面，LLMs的知識邊界僅限于它們最后一次訓練更新時可用的信息。特定項目目錄以及特定推薦環境中項目的屬性可能無法完全被LLMs捕捉。
另一方面，用戶偏好模式不僅是領域特定的，而且還受到快速演變的影響。因此，傳統的推薦模型需要頻繁重新訓練或微調以捕捉與LLMs中編碼的一般世界知識不同的獨特和變化模式，代價高昂。
微軟亞研團隊就以上的局限探討了利用LLMs推進推薦系統的可能性。今天這篇論文并不是介紹某一方面的改進，而是將近期團隊中發布的關于推薦系統的工作打包進行系統性的介紹，包括推薦AI agent，面向推薦的語言模型，推薦知識插件，推薦模型的可解釋性，自動評估器幾大方面，并推出一個輕量級工具包——RecAI，從全面和多樣化的角度將LLMs整合到

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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