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本研究提出BRIDGE框架,以解决捆绑推荐中的预测不准确问题。通过项目聚类和伪捆绑生成,结合远程监督策略,显著提升了推荐性能。实验结果表明,该模型优于现有方法。

BRIDGE: Instruction-Driven Generation for Bundle Recommendation

BriefGPT - AI 论文速递 BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-12-24T00:00:00Z
数据污染对大型语言模型的潜在影响(译)

大型语言模型(LLMs)在各种任务中可能受到数据污染问题的影响,导致结果偏倚、预测不准确和数据偏倚。解决数据污染问题对于确保LLMs的最佳性能和准确结果至关重要。保障LLMs未来的策略包括探讨数据完整性的作用、技术进步和负责任的人工智能实践。

数据污染对大型语言模型的潜在影响(译)

莫尔索 莫尔索 · 2024-04-18T13:00:00Z
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