Основной доклад Recsys: Улучшение систем рекомендаций и поиска в эпоху LLM — Юджин Ян, Amazon скачать в хорошем качестве

Основной доклад Recsys: Улучшение систем рекомендаций и поиска в эпоху LLM — Юджин Ян, Amazon

Рекомендательные системы и поиск давно используют достижения в области языкового моделирования, от раннего внедрения Word2vec для поиска на основе встраивания до преобразующего влияния GRU, Transformers и BERT на прогнозирование взаимодействия с пользователем. Сегодня развитие больших языковых моделей (LLM) вдохновляет на инновации в архитектуре моделей, проектировании масштабируемых систем и расширении пользовательского опыта. В этом докладе мы подробно рассмотрим передовые отраслевые применения LLM в рекомендательных и поисковых системах, исследуя реальные реализации и измеримые результаты. Присоединяйтесь к нам, чтобы ознакомиться с текущими тенденциями и захватывающим видением того, как методы, основанные на LLM, сформируют будущее поиска контента и интеллектуального поиска. О Юджине Яне Юджин Ян — ведущий специалист по прикладным исследованиям в Amazon, занимающийся разработкой рекомендательных систем и продуктов на базе искусственного интеллекта для обслуживания клиентов в широких масштабах. Он руководил командами машинного обучения и искусственного интеллекта в Alibaba, Lazada и на конференции Healthtech Series A. Он пишет о программах RecSys, программах магистратуры по управлению правами (LLM) и инженерии на сайте eugeneyan.com. Записано на Всемирной выставке AI Engineer World's Fair в Сан-Франциско. Будьте в курсе наших предстоящих событий и контента, подписавшись на нашу рассылку здесь: https://www.ai.engineer/newsletter Временные метки: [00:00] Введение в языковое моделирование в рекомендательных системах [01:31] Задача 1: Идентификаторы элементов на основе хеша [02:14] Решение: Семантические идентификаторы [05:37] Задача 2: Дополнение данных и качество [06:10] Решение: Синтетические данные, дополненные LLM [06:21] Пример использования Indeed [10:37] Пример использования Spotify [13:34] Задача 3: Разрозненные системы и высокие операционные расходы [14:24] Решение: Унифицированные модели [14:51] Пример использования Netflix (Unicorn) [16:46] Пример использования Etsy (Unified Встраивание) [20:26] Ключевые выводы