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今晚跨年直播：《LLM在电商推荐系统的应用案例实战》
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今晚咱们来场技术跨年！
LLM 大模型无疑是2023年最重磅的技术，逐渐在各行各业产生了越来越重要的实质影响，2024年的钟声今晚就要敲响了，今晚是个特别的日子，我们一起来场技术直播盛宴，盘点下大模型对电商行业的技术赋能。
电商推荐系统（Recommend System，RecSys）是一种基于用户历史行为和兴趣偏好的个性化系统，能够为用户提供精准、个性化的商品推荐，促进用户的购物体验和消费满意度。一个成熟的 RecSys 通常采用 Pipeline 的级连结构，包括召回、粗排、精排、重排等各个模块，具有高度的专业领域特性。
随着2023年 ChatGPT 的爆火，大语言模型（LLM）开始在电商领域崭露头角。LLM 是一种基于深度学习的自然语言处理技术，能够从大规模的语料库中学习语言的规律和模式。当模型参数突破某个规模时，性能显著提升，LLM 开始展现出涌现能力和泛化能力，庞大的参数中存储了大量通用的世界知识，同时具有语言理解和表达能力。
对比 RecSys 和 LLM，前者是一个数据驱动的系统，依赖电商 ID 体系来建模用户或物品，缺乏语义和外部知识信息，存在信息茧房、冷启动、多样性不足、无法跨域推荐等问题；而后者缺乏推荐领域内的专有数据信息，不具备传统推荐模型的序列处理和记忆能力，同时计算复杂度高、训练和推理成本大。
一个自然的想法是：如何通过一种合适的范式，将 LLM 涌现的各种能力迁移应用在推荐系统之中，利用 LLM 大模型的通用知识来辅助推荐，改善推荐效果和用户体验，LLM 和推荐系统融合结构如下所示：
更详细的技术大放送，放在今晚20点跨年直播进行：
跨年直播精彩看点：
1、传统电商推荐系统总体架构设计
2、大模型融合电商推荐系统架构设计与案例实战
3、大模型融合电商推荐系统关键问题剖析
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