利用大型语言模型知识增强双阶段微调框架进行推荐
时间: 2025-06-25 15:16:29 浏览: 4
### 大型语言模型的双阶段微调框架在推荐系统中的应用
为了利用大型语言模型(LLM)改进推荐系统,可以通过一种称为 **双阶段微调框架** 的方法实现。这种方法的核心在于将 LLM 预训练的知识迁移到特定领域任务上,并针对推荐场景进一步优化。
#### 双阶段微调的第一阶段:跨模态预训练
在第一阶段,目标是对齐不同模态的数据表示,例如文本、图像和行为日志等。这一过程通常涉及构建一个多模态编码器网络,该网络能够捕捉到用户交互数据中的深层特征关系。具体来说:
- 使用大规模多语言语料库作为输入源[^1],这些语料可以包含多种自然语言处理任务的相关信息。
- 将用户的点击记录、评分历史以及商品描述等内容转化为统一的向量空间表示形式。
- 应用对比学习技术或自监督学习策略来增强模型对于上下文的理解能力。
```python
import torch
from transformers import BertModel, AutoTokenizer
class MultiModalEncoder(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super(MultiModalEncoder, self).__init__()
self.text_encoder = BertModel.from_pretrained('bert-base-multilingual-cased')
def forward(self, input_ids, attention_mask=None):
outputs = self.text_encoder(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask)
return outputs.last_hidden_state[:, 0, :] # CLS token representation
```
上述代码片段展示了如何加载一个多语言 BERT 模型并提取其最后一层隐藏状态作为文本嵌入的结果。
#### 第二阶段:领域适配与个性化调整
进入第二阶段后,则专注于使通用的大规模语言模型适应具体的推荐业务需求。此部分工作主要包括以下几个方面:
- 结合协同过滤的思想设计奖励函数,在强化学习环境中指导 actor-critic 架构完成最终预测动作的选择[^2];
- 利用学到的距离度量机制重新定义项目之间的相似性计算方式,从而提高检索效率及准确性;
- 对整个流程实施端到端联合训练以确保各组件间协调一致运作良好。
值得注意的是,在实际部署过程中还需要考虑诸如隐私保护等问题,确保不会泄露敏感个人信息的同时又能提供高质量的服务体验。
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