另外,在大模型发展如日中天的当下,利用大模型来增强推荐系统也是一个非常有前景的设计。可以利用大模型的语义理解、多模态特征融合、在线学习能力、特征提取等能力,构建精准的用户画像、提升内容理解与表示、实现实时推荐和在线学习,从而显著提升推荐系统的精准度和用户体验。但目前,大模型在算力资源依赖、数据隐私和模型泛化等也存在一些挑战。
© 版权声明
另外,在大模型发展如日中天的当下,利用大模型来增强推荐系统也是一个非常有前景的设计。可以利用大模型的语义理解、多模态特征融合、在线学习能力、特征提取等能力,构建精准的用户画像、提升内容理解与表示、实现实时推荐和在线学习,从而显著提升推荐系统的精准度和用户体验。但目前,大模型在算力资源依赖、数据隐私和模型泛化等也存在一些挑战。