大模型在华为推荐场景中的探索和应用

来源：极客传媒
发布时间：2024/12/05
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大模型在华为推荐场景中的探索和应用。LLM4Rec在工业推荐链路中的应用：特征工程：对原始数据进行加工、增强，得到结构化特征，包括用户/物品维度和样本维度的特征。特征编码：对结构化特征进行编码，得到对应的稠密向量表示，如用户/物品表征。打分/排序：对候选物品进行打分排序，包括物品打分（精排）和物品直接生成（召回/重排）。用户交互：对话式推荐中用户和系统交互过程中，通过理解用户对话和意图，给用户提供物品推荐。流程控制：控制推荐系统的整体流程，如对排序阶段的控制。

《大模型在华为推荐场景中的探索和应用》是由极客传媒发布的一份报告，我将以图表的形式介绍一下，如果你想更深入地了解，可以下载原报告查看。基于盘古大模型KAR在华为音乐歌单推荐榜单全量上线，对歌曲风格、情感、节奏倾向，用户听歌偏好等知识进行生成，线上A/B播放歌曲次数+1.7%，播放歌曲设备数+1.64%，播放时长+1.57%。

（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）