LLM-KT: Гибкая система для улучшения моделей совместной фильтрации с помощью встроенных признаков от LLM

LLM-KT: Гибкая структура для улучшения моделей совместной фильтрации

Совместная фильтрация (CF) широко используется в системах рекомендаций, но часто сталкивается с трудностями в сложных отношениях и адаптации к изменяющимся взаимодействиям пользователей. Исследователи нашли способ улучшить рекомендации, используя большие языковые модели (LLM).

Что такое LLM-KT?

Исследователи из различных университетов разработали LLM-KT — гибкую структуру, которая улучшает модели CF, внедряя функции, созданные LLM, в промежуточные слои моделей. Это позволяет моделям интуитивно обучаться предпочтениям пользователей без изменения архитектуры.

Преимущества LLM-KT

Улучшение производительности: Эксперименты показали, что LLM-KT значительно повышает показатели базовых моделей на 21% в NDCG@10.
Гибкость: Структура поддерживает различные конфигурации и позволяет легко интегрировать профили, созданные LLM.
Модульный дизайн: Внутренняя структура включает компоненты для управления весами и потерями, что упрощает передачу знаний и настройку.

Как это работает?

LLM-KT использует знания, полученные от LLM, для создания профилей на основе взаимодействий пользователей с товарами. Эти профили преобразуются в эмбеддинги с помощью предварительно обученной текстовой модели. Модель обучается с использованием вспомогательной задачи, которая оптимизирует интеграцию эмбеддингов.

Эксперименты и результаты

Метод был протестирован на наборах данных Amazon и MovieLens. Результаты показали, что LLM-KT обеспечивает стабильные улучшения производительности, сопоставимые с современными методами. Это делает его конкурентоспособным для различных моделей CF.

Как внедрить ИИ в ваш бизнес?

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, рассмотрите следующие шаги:

Анализ: Определите, где ИИ может изменить вашу работу и как клиенты могут извлечь выгоду.
Ключевые показатели эффективности: Установите KPI, которые вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Выбор решения: Подберите подходящее ИИ-решение, начиная с небольших проектов и постепенно расширяя автоматизацию.

Дополнительные ресурсы

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам. Попробуйте ИИ-ассистента в продажах, который поможет снизить нагрузку на вашу команду.

Заключение

LLM-KT — это мощный инструмент для улучшения моделей совместной фильтрации, который позволяет эффективно использовать возможности ИИ, не изменяя архитектуру существующих систем.