HLLM开源 – 增强顺序推荐的分层大语言模型

HLLM（Hierarchical Large Language Models）是由字节跳动提出的分层大语言模型架构，旨在通过分层结构提升推荐系统的性能。它由Item LLM和User LLM组成，分别处理物品特征提取和用户兴趣预测。该方法结合了生成式和判别式训练方式，通过实验证明其有效性，尤其在处理大规模数据集时表现出色。线上AB测试验证了其在真实推荐场景中的实用性。

HLLM的特点:

1. 分层设计：Item LLM处理物品文本描述，User LLM基于用户交互历史预测兴趣。
2. 高效性：训练和推理效率高，适合实际应用场景。
3. 可扩展性：随着模型参数和数据量的增加，性能持续提升。
4. 利用预训练模型：有效利用预训练的大型语言模型的能力，增强特征提取和用户兴趣预测。
5. 训练方式多样：结合生成式和判别式训练方法，提升推荐精度。

HLLM的功能:

1. 电商平台：根据用户历史行为预测用户可能感兴趣的商品。
2. 流媒体平台：推荐用户可能喜欢的视频或音乐。
3. 社交媒体：根据用户互动历史推荐相关内容或用户。
4. 学术研究：用于推荐系统领域的模型研究和实验。

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