大语言模型在研究领域的应用---下
推荐系统中的大语言模型
推荐系统的核心在于捕捉并理解用户的潜在偏好，进而为用户推送合适的信息资源。目前，主流的研究工作通常依赖于用户的交互行为日志数据（如点击商品、评论文本数据）来训练推荐模型（通常是深度学习模型）。然而，这些方法在实践中面临着一系列技术挑战，如缺乏通用的知识信息、难以应对冷启动和领域迁移问题等。由于大语言模型具有优秀的语言理解和知识推理能力，近期很多研究工作尝试将其应用在推荐系统领域。下面将从以下三个方面概述大语言模型在推荐系统中的相关研究进展，下图展示了具体样例。
大语言模型可以直接作为推荐模型来提供推荐服务。根据是否需要进行参数更新，现有的研究工作可以分为基于特定提示的方法和基于指令微调的方法。
- 基于特定提示的方法.这类方法通常采用提示学习与上下文学习方法，通过设计一系列自然语言提示来完成多种推荐任务。下面以序列推荐任务为例，介绍如何设计对应的提示方法。首先，可以将用户交互过的物品的文本描述（例如物品标题、描述、类别等）拼接在一起得到一个长句子作为输入文本。然后，结合任务描述构造个性化推荐指令（例如“请基于该用户的历史交互物品向其推荐下一个合适的物品。”）。此外，还可以在提示中加入一些特殊的关注部分来提高推荐性能，可以强调最近的历史交互物品（例如“注意，该用户最近观看的电影是《肖申克的救赎》。”）和应用上下文学