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.
