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使用大型语言模型增强推荐系统
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原文英文，约1600词，阅读约需6分钟。
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内容提要
本文介绍了如何使用大型语言模型（LLMs）来增强推荐系统，包括对话式推荐、序列推荐、评分预测和基于文本嵌入的推荐等。同时，作者还介绍了如何使用LLMs作为推荐模型的侧面特征。
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关键要点
- 大型语言模型（LLMs）在生成文本、翻译语言和回答问题方面表现出色。
- Google I/O 2023发布了PaLM API，供开发者构建应用。
- 现代推荐系统通常采用检索-排序架构，以有效过滤和排序相关项目。
- 对话式推荐允许用户通过对话与推荐系统互动，提供个性化体验。
- 序列推荐通过分析用户的历史活动来推测用户可能喜欢的项目。
- 评分预测通过学习用户的历史评分来预测新电影的评分。
- 文本嵌入推荐使用文本嵌入技术来识别与用户查询相似的项目。
- 文本嵌入可以作为推荐模型的侧面特征，提高模型的准确性。
- 使用LLMs增强推荐系统的想法仍在探索阶段，存在延迟和成本问题。
- 鼓励开发者思考如何利用LLMs改进自己的推荐系统。
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