Преодоление языкового барьера: новый подход машинного обучения для последовательных рекомендаций

Системы последовательных рекомендаций и их значение

Системы последовательных рекомендаций играют важную роль в таких отраслях, как электронная коммерция и стриминговые сервисы. Они собирают и анализируют данные о взаимодействии пользователей, чтобы предсказать их предпочтения. Однако существующие системы сталкиваются с проблемами, связанными с идентификаторами пользователей и товаров, что затрудняет их перенос на новые платформы.

Проблемы существующих систем

Системы, основанные на идентификаторах, требуют повторного обучения моделей при переходе на новую платформу. Это приводит к:

Необходимости ручного переназначения идентификаторов.
Сложностям в обобщении данных при увеличении числа пользователей и товаров.
Непостоянной производительности и ограниченной масштабируемости.

Решение: IDLE-Adapter

Исследователи из Huawei и других организаций разработали IDLE-Adapter — новую структуру, которая соединяет системы на основе идентификаторов и языковые модели (LLM). Это решение позволяет:

Легко интегрироваться в разные платформы без ручного вмешательства.
Эффективно масштабироваться с низкими затратами на обслуживание.

Как работает IDLE-Adapter

Структура извлекает ключевые паттерны в знаниях и поведении пользователей, преобразуя их в плотные представления, совместимые с языковыми моделями. Это достигается за счет:

Согласования форматов данных.
Интеграции представлений в слои LLM, что позволяет объединить специфические данные с общим пониманием языка и контекста.

Результаты и преимущества

Сравнения производительности показывают, что IDLE-Adapter значительно превосходит существующие модели, улучшая HitRate@5 более чем на 10% и NDCG@5 более чем на 20%. Это означает стабильную хорошую производительность для различных наборов данных и архитектур LLM.

Заключение

IDLE-Adapter решает проблему использования LLM в последовательных рекомендациях, преодолевая семантический разрыв между моделями на основе идентификаторов и LLM. Это шаг к более гибким и мощным системам рекомендаций.

Как внедрить ИИ в вашу компанию

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ), следуйте этим шагам:

Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
Выберите подходящее решение из множества доступных вариантов ИИ.
Внедряйте ИИ постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
Расширяйте автоматизацию на основе полученных данных и опыта.