نماذج اللغات الكبيرة ثورة في أنظمة التوصية ومحركات البحث: دراسة شاملة

تلخص هذه المقالة أبحاثًا حديثة تطبق نماذج اللغات الكبيرة (LLM) على أنظمة التوصية ومحركات البحث. تستكشف الدراسات نهجًا متنوعة، بما في ذلك هندسة نماذج مُعززة بنماذج اللغات الكبيرة (مثل Semantic IDs من YouTube و M3CSR من Kuaishou)، واستخدام نماذج اللغات الكبيرة لتوليد البيانات وتحليلها (مثل تحسين جودة التوصية من Bing وعدم تطابق الوظائف المتوقع من Indeed)، واعتماد منهجيات تدريب نماذج اللغات الكبيرة (مثل قوانين النطاق، والتعلم عن طريق النقل، وتقطير المعرفة). علاوة على ذلك، تركز الأبحاث على الهياكل الموحدة لأنظمة التوصية ومحركات البحث، مثل 360Brew من LinkedIn و UniCoRn من Netflix، لتحسين الكفاءة والأداء. بشكل عام، تُظهر هذه الدراسات إمكانات نماذج اللغات الكبيرة الهائلة في تعزيز أنظمة التوصية ومحركات البحث، مع تحقيق نتائج ملموسة في العالم الحقيقي.