Каталог

Найдено: 1 из 269 · теги в строках тоже фильтруют

ПоискТемаОрганизацияИсточникТолько в Zotero 269

Темы в текущей выборке · полоса — работы с тегом из 1 найденных, риска — весь корпус

Do We Really Need LLMs to Augment All? A Selective Augmentation Framework with Lightweight Language Models for Multimodal CTR Prediction
SALM оценивает сложность товара по доступным признакам и предсказаниям вне обучающей подвыборки. Маршрутизатор выделяет бюджет языковой аугментации по ожидаемой пользе для CTR.
Wuhan University of Technology, Anhui University
#Реклама и рекомендации #Промышленные системы #Языковые модели и агенты #Кросс-домен и мультимодальность
Публикация конференцииZotero ↗

Do We Really Need LLMs to Augment All? A Selective Augmentation Framework with Lightweight Language Models for Multimodal CTR Prediction