![]() ![]() |
大模型智能推薦系統(tǒng):技術(shù)解析與開發(fā)實(shí)踐
"《大模型智能推薦系統(tǒng):技術(shù)解析與開發(fā)實(shí)踐》系統(tǒng)闡述大語言模型與推薦系統(tǒng)深度融合的創(chuàng)新實(shí)踐,涵蓋技術(shù)原理、開發(fā)方法及實(shí)戰(zhàn)案例!洞竽P椭悄芡扑]系統(tǒng):技術(shù)解析與開發(fā)實(shí)踐》分為4部分,共12章,涉及推薦系統(tǒng)的多個(gè)關(guān)鍵模塊,包括技術(shù)框架、數(shù)據(jù)處理、特征工程、嵌入生成、排序優(yōu)化及推薦結(jié)果評(píng)估。重點(diǎn)解析大語言模型在冷啟動(dòng)問題、長(zhǎng)尾內(nèi)容優(yōu)化和個(gè)性化推薦等領(lǐng)域的核心技術(shù),通過深度剖析上下文學(xué)習(xí)、Prompt工程及分布式部署等方法,展示如何利用大語言模型提高推薦精度和用戶體驗(yàn)。同時(shí),通過實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目的解析,助力讀者掌握高效智能推薦系統(tǒng)從開發(fā)到部署的全流程!洞竽P椭悄芡扑]系統(tǒng):技術(shù)解析與開發(fā)實(shí)踐》還引用了Hugging Face的Transformer庫、ONNX優(yōu)化工具以及分布式推理框架等先進(jìn)技術(shù),為構(gòu)建工業(yè)級(jí)推薦系統(tǒng)筑牢堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。
《大模型智能推薦系統(tǒng):技術(shù)解析與開發(fā)實(shí)踐》注重理論與實(shí)踐的結(jié)合,尤其適合希望將推薦技術(shù)應(yīng)用于業(yè)務(wù)場(chǎng)景的開發(fā)者與研究人員閱讀。"
你還可能感興趣
我要評(píng)論
|