Каталог
Найдено: 4 из 269 · теги в строках тоже фильтруют
LLM-Based User Personas for Recommendations at Scale
Из очищенной и сгруппированной истории строятся освоенные и возможные новые интересы. Асинхронные текстовые персоны ограничивают область поиска для действующего ранкера.
Google DeepMind, Google +1
Публикация конференцииZotero ↗
Token Factory: Efficiently Integrating Diverse Signals into Large Recommendation Models
Token Factory преобразует группы разнородных признаков в обучаемые непрерывные токены фиксированной длины. Эти токены совместно оптимизируются с большой рекомендательной моделью.
Google YouTube, Google DeepMind
Публикация конференцииZotero ↗
Tokens are All You Need: Dual-purpose Semantic IDs for Achieving LLM-Level I/O Efficiency in Recommendation Systems (SiDec)
SiDec использует одни семантические токены как коллаборативные признаки и источник реконструкции контентного вектора. Лёгкий декодер восстанавливает плотную информацию внутри ранкера.
Google, Google DeepMind
Публикация конференцииZotero ↗
Uncertainty-Aware Reward Modeling: A Large-Scale Case Study in Video Recommendation
Лёгкий ранкер YouTube использует байесовский последний слой либо квантили награды для исследования кандидатов. Квантильная политика добавляет к медиане бонус за ширину интервала с отдельным правилом для телевизоров.
Google YouTube, Google DeepMind
Публикация конференцииZotero ↗