LLMがレコメンデーションシステムと検索エンジンに革命を起こす：包括的な調査
2025-03-23
この記事では、大規模言語モデル（LLM）をレコメンデーションシステムと検索エンジンに応用した最近の研究を概観します。これらの研究は、LLMで拡張されたモデルアーキテクチャ（例：YouTubeのSemantic IDs、快手のM3CSR）、LLMによるデータ生成と分析（例：Bingの推奨品質向上、Indeedの期待される不適切なマッチング）、LLMのトレーニング方法論（例：スケーリング則、転移学習、知識蒸留）といった様々なアプローチを探求しています。さらに、効率性とパフォーマンスを向上させるために、LinkedInの360BrewやNetflixのUniCoRnなどの検索とレコメンデーションシステムの統合アーキテクチャにも焦点を当てています。全体として、これらの研究は、レコメンデーションシステムと検索エンジンの性能向上におけるLLMの大きな可能性を示しており、実質的な現実世界の結果をもたらしています。
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