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夕小瑶科技说 原创 作者 | Axe_越 如今,各种推荐系统无时无刻不在包围着我们的生活,自大模型(Large Language Model, LLM)时代以来,得益于LLM的高自由度,传统推荐方法中常规项目库的限制被打破,更多全新的内容可以通过LLM直接生成并被推荐给用户,为用户提供了更多样化和个性化的选项。 当然,正如要求大家用一个字来形容LLM,大多数朋友都会用“好”;而如果要求用两个字的话,想必不少朋友就会在“好”字后面加上一个“贵”了。是的,无论是微调还是训练一个LLM,往往都意味着大量的计算资源和财务投入。此外,除了微调或训练需要时间,收集和标注数据同样需要大量的时间投入,而这就可能会延迟产品发布和迭代速度,使得推荐的内容出现滞后的现象。 正如文本和图像领域可以运用LLM的理解和泛化能力, 在不经过额外训练的情况下
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