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LinkedIn如何利用大型语言模型（LLM）为13亿用户提供服务
内容提要
LinkedIn通过将五个独立的内容检索系统整合为一个基于大型语言模型（LLM）的系统，提升了信息推荐的效率和准确性。新系统利用LLM生成的嵌入向量，更好地理解用户兴趣和内容相关性，显著提高了模型的性能和响应速度，使用户能在短时间内获得更相关的内容推荐。
关键要点
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LinkedIn将五个独立的内容检索系统整合为一个基于大型语言模型（LLM）的系统，以提高信息推荐的效率和准确性。
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新系统通过LLM生成的嵌入向量，更好地理解用户兴趣和内容相关性，显著提高了模型的性能和响应速度。
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传统的关键词系统依赖于表面文本重叠，而LLM系统能够理解主题之间的深层关系，尤其在新用户的冷启动场景中表现出色。
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LinkedIn构建了一个“提示库”，将结构化数据转化为模板化文本序列，以便于LLM处理。
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通过过滤用户的互动历史，仅保留积极参与的帖子，LinkedIn显著提高了模型的性能和训练效率。
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LinkedIn的生成推荐模型（GR）将用户的互动历史视为一个序列，理解用户的长期兴趣和时间模式。
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为了支持大规模的模型，LinkedIn投资了定制基础设施，确保模型在每个用户上都能高效运行。
延伸问答
LinkedIn是如何提升信息推荐的效率和准确性的？
LinkedIn通过将五个独立的内容检索系统整合为一个基于大型语言模型（LLM）的系统，显著提高了信息推荐的效率和准确性。
LLM系统与传统关键词系统有什么区别？
LLM系统能够理解主题之间的深层关系，而传统关键词系统仅依赖于表面文本重叠，无法捕捉到更复杂的内容相关性。
LinkedIn是如何处理用户的互动历史以提高模型性能的？
LinkedIn通过过滤用户的互动历史，仅保留积极参与的帖子，从而显著提高了模型的性能和训练效率。
LinkedIn的生成推荐模型（GR）是如何工作的？
GR模型将用户的互动历史视为一个序列，理解用户的长期兴趣和时间模式，从而提供更相关的内容推荐。
LinkedIn如何确保其推荐系统在大规模用户中高效运行？
LinkedIn投资了定制基础设施，采用共享上下文批处理和多门专家混合模型（MMoE）来高效处理用户历史和候选内容。
LLM在处理结构化数据时遇到了什么挑战？
LLM系统需要将结构化数据转化为文本序列，这一过程涉及到如何有效地将数值特征转化为模型可理解的格式。
