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2023-11-22 talkingdev

CoWPiRec-新方法提升推荐系统开源

CoWPiRec是一种新的推荐算法,将协同过滤信息与基于文本的物品表示相结合,通过使用单词图来描述物品交互,该方法在各种推荐场景中均表现出优秀性能,特别是解决冷启动问题。在实验中,该方法显著提高了推荐系统的精...

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2023-11-08 talkingdev

利用LLM提高推荐系统精度的新方法

近日,研究人员提出了一种名为CLLM4Rec的全新方法,该方法通过高级预训练和新型语言嵌入,将大型语言模型与基于ID的系统相结合,提高了推荐精度。研究人员表示,CLLM4Rec的核心在于将大型语言模型与基于ID的系统相结...

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2023-10-26 talkingdev

RLMRec-将LLMs应用于推荐系统可提升推荐质量

该项目介绍了RLMRec,一个将LLMs与推荐系统相结合的框架,捕捉用户行为和偏好的更深层含义,提高推荐的质量。

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2023-10-24 talkingdev

自动化生成fine-tune.jsonl文件

调整语言模型需要按特定格式创建训练数据。这通常是令人沮丧和缓慢的过程。本文探讨了自动化该过程的简单方法。 深度学习模型的表现受到其训练数据的质量的影响。因此,对于特定任务,调整语言模型的能力非常重要。...

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2023-10-04 talkingdev

图形挖掘库

随着人工智能和大数据技术的迅猛发展,图形挖掘技术逐渐成为了热门话题。为了更好地应对这一趋势,近日,一家国际知名科技公司推出了一款名为“Graph Mining Library”的图形挖掘库,旨在为开发者提供更为便捷的图形挖...

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2023-09-21 talkingdev

论文:利用大型语言模型提升推荐效果

本研究探讨了大型语言模型(LLMs)如何更好地进行序列推荐。LLMs正在许多技术领域引发革命,它们能够在如推荐下一首歌曲或下一部电影等场景中发挥重要作用。通过这种方式,我们可以创建更加智能、更加个性化的推荐系...

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2023-09-15 talkingdev

论文:打造更优质的推荐系统,模型HAMUR的研发和改进

科研人员已经开发出一种新的模型,名为HAMUR,以改进模型在多个主题或领域(如音乐、书籍或电影)中的推荐方式。与旧的方法混淆这些领域之间的信息不同,HAMUR采用了一种特殊的技术,使数据保持独立且更具灵活性。这...

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2023-09-15 talkingdev

MLPerf结果强调了生成AI和存储的日益重要性

MLPerf发布了两个基准测试套件的结果:MLPerf Inference v3.1和MLPerf Storage v0.5。前者显示了创纪录的参与度和性能提升,后者评估了机器学习训练工作负载的存储系统性能。推理基准测试套件引入了一个大型语言模型...

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2023-09-13 talkingdev

行星级规模的检索增强生成技术

Arcus公司通过使用分层检索器将检索增强生成(RAG)技术扩展到行星级规模。这种技术是通过将文件基于其语义内容进行分组聚类,然后逐步过滤这些组来缩小搜索空间。这样可以检索到更相关的上下文,减少幻觉,并在行星...

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2023-09-11 talkingdev

论文:ChatGPT帮你找到下一个喜欢的电影或书籍

本研究探讨了ChatGPT在推荐可能喜欢的电影或书籍方面的表现如何。ChatGPT是一种自然语言处理模型,能够理解和生成人类语言。通过与用户的对话,ChatGPT可以收集到用户的兴趣和喜好,然后根据这些信息推荐相应的电影...

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