Los LLM revolucionan los sistemas de recomendación y búsqueda: Un estudio exhaustivo

Este artículo analiza investigaciones recientes que aplican Modelos de Lenguaje Grandes (LLM) a sistemas de recomendación y motores de búsqueda. Los estudios exploran varios enfoques, incluyendo arquitecturas de modelos aumentadas por LLM (por ejemplo, Semantic IDs de YouTube y M3CSR de Kuaishou), el uso de LLM para la generación y el análisis de datos (por ejemplo, Mejora de la Calidad de Recomendación de Bing y Coincidencia Mala Esperada de Indeed), y la adopción de metodologías de entrenamiento de LLM (por ejemplo, leyes de escalamiento, aprendizaje por transferencia y destilación del conocimiento). Además, la investigación se centra en arquitecturas unificadas para sistemas de recomendación y motores de búsqueda, como 360Brew de LinkedIn y UniCoRn de Netflix, para mejorar la eficiencia y el rendimiento. En general, estos estudios demuestran el potencial significativo de los LLM para mejorar los sistemas de recomendación y los motores de búsqueda, produciendo resultados sustanciales en el mundo real.