في عالم الذكاء الاصطناعي، تعتبر [التوصيات](/tag/التوصيات) [عبر](/tag/عبر) المجالات (Cross-domain Sequential Recommendation - CDSR) هي الحل الأمثل لتحسين [تفاعل المستخدم](/tag/[تفاعل](/tag/تفاعل)-المستخدم) مع العناصر من مجالات متنوعة. إلا أن التقدم في هذا المجال يواجه بعض التحديات، مثل عدم التوازن في [التفاعلات](/tag/التفاعلات) بين المجالات، وصعوبة تقليل الانتقال بين هذه [التفاعلات](/tag/التفاعلات).
وللتغلب على هذه الصعوبات، تم تقديم [نموذج LLM](/tag/[نموذج](/tag/نموذج)-llm)-EDT، الذي يُعزز من فعالية [التوصيات](/tag/التوصيات) [عبر](/tag/عبر) الاستفادة من [نماذج [اللغات](/tag/اللغات) الضخمة](/tag/[نماذج](/tag/نماذج)-[اللغات](/tag/اللغات)-الضخمة) (Large Language [Models](/tag/models) - [LLMs](/tag/llms)) والاعتماد على [استراتيجية](/tag/استراتيجية) [تدريب](/tag/تدريب) ثنائية لتحقيق التوازن بين المجالات المختلفة.
تعمل [خوارزمية](/tag/خوارزمية) [LLM](/tag/llm)-EDT على [تحسين تجربة المستخدم](/tag/[تحسين](/tag/تحسين)-تجربة-المستخدم) من خلال [تنفيذ](/tag/تنفيذ) [فن](/tag/فن) إعداد وتوليد [سلوكيات](/tag/سلوكيات) [عبر](/tag/عبر) المجالات بطريقة ديناميكية، مما يتيح للفرد [اكتشاف](/tag/اكتشاف) تفضيلاته بشكل أفضل بمساعدة [نموذج ذكاء اصطناعي](/tag/[نموذج](/tag/نموذج)-ذكاء-اصطناعي). كما تشمل الخوارزمية وحدة [تحكم](/tag/تحكم) متخصصة لمراقبة [تفضيلات المستخدم](/tag/[تفضيلات](/tag/تفضيلات)-المستخدم) في كل مجال، مما يساهم في تكوين ملفات تعريف شاملة ودقيقة.
أثبتت [التجارب](/tag/التجارب) التي أجريت على ثلاثة [مجموعات بيانات](/tag/مجموعات-[بيانات](/tag/بيانات)) عامة فعالية [LLM](/tag/llm)-EDT في تجاوز المشكلات التقليدية، حيث تمنح المستخدمين [توصيات](/tag/توصيات) أكثر ملاءمة وجودة. للحصول على تفاصيل أوفى حول [الشيفرة البرمجية](/tag/الشيفرة-البرمجية) والاستخدامات المتعددة، يمكنكم الضغط على [رابط الشيفرة].
هل تعتقد أن هذا [الابتكار](/tag/الابتكار) سيحدث فارقًا في [تجارب](/tag/تجارب) [التوصية](/tag/التوصية) [عبر](/tag/عبر) الإنترنت؟ شاركونا آراءكم.
نموذج LLM-EDT: ابتكار خوارزمية متطورة للتوصيات عبر المجالات باستخدام التدريب الثنائي
تمثل خوارزمية LLM-EDT الحل الأمثل لمشكلات التوصية عبر المجالات، حيث توازن بين التفاعلات في مختلف المجالات لتحسين تجربة المستخدم. تعتمد على نماذج اللغات الضخمة لتحسين دقة التوصيات من خلال استراتيجية تدريب مبتكرة.
المصدر الأصلي:أركايف للذكاء
زيارة المصدر الأصلي ←جاري تحميل التفاعلات...
