Операция выполнена!
Закрыть
info@vsetut.pro
Стать автором
Вернуться

Как LLM научила рекомендательную модель видеть больше, чем историю взаимодействий

22.05.2026 10:53:23 | Хабр
Хабы: Блог компании Сбер, Машинное обучение, Алгоритмы

Привет, Хабр! Меня зовут Алексей Васильев, я тимлид команды «Рекомендательные системы и персонализация» Sber AI Lab — Центра практического искусственного интеллекта Сбера. В нашей команде мы занимаемся исследованиями в области рекомендаций на последовательностях (sequential recommendations). Например, прослушивания музыки или просмотры карточек товаров можно представить как последовательность взаимодействий пользователя. А для моделирования последовательностей, как мы знаем, отлично подходят трансформеры: популярные варианты в рекомендациях — SASRec и BERT4Rec. Эти модели прекрасно справляются с задачей рекомендаций на основе взаимодействий, но они ничего не знают о самих товарах.

Допустим, пользователь покупает безлактозный йогурт и растительный сыр. У нас сразу появляется гипотеза: возможно, пользователь не переносит лактозу. Однако для sequential‑модели это не очевидный факт, а статистический паттерн, который нужно выучить из взаимодействий. Если данных мало, товары редкие или связи между ними плохо представлены в истории, то такой смысл легко потерять.

Большие языковые модели в данной ситуации выглядят подходящим решением. Они умеют читать описания товаров, анализировать историю взаимодействий и выделять предпочтения пользователя. Казалось бы, можно просто взять LLM и использовать её как рекомендательную систему. Но и здесь всё не так просто: использовать LLM на инференсе дорого, медленно и сложно с точки зрения масштабирования на миллионы пользователей.

Читать далее
Подробнее
Читайте также
НОВОСТИ

ВСЕ НОВОСТИ
ПИШИТЕ

Техническая поддержка проекта ВсеТут

info@vsetut.pro

Copyright © 2026 - vsetut.pro