引言
推荐系统作为现代信息过滤和内容个性化的关键技术，在电商、社交媒体、医疗健康和教育等多个领域中扮演着至关重要的角色。随着深度学习和大模型的兴起，推荐系统迎来了前所未有的变革。本文将深入探讨大模型如何成为推荐系统的幕后英雄，解析其背后的技术原理和实践案例。
一、大模型在推荐系统中的应用
1. 改变知识学习方式
大语言模型的出现，尤其是多模态大模型，改变了AI学习理解知识的方式。传统的深度学习推荐模型对知识的学习是封闭式的，而大模型的知识学习是开放式的，可以融合开放世界中几乎所有知识。这使得推荐系统在知识输入上实现了革命性的突破，为特征工程、冷启动和内容理解带来了新的可能性。
2. 改变智能体本身
大模型的结构一般是基于Transformer的生成式模型结构，与传统的深度学习推荐模型有显著区别。大模型的生成式模型结构可能成为推荐模型的新范式，为推荐模型带来新的增长极。
3. 创造新世界
大模型最大的野心是创造一个新的虚拟世界。OpenAI的Sora项目就试图通过大模型模拟现实世界，为推荐系统创造一个全新的应用场景。
二、大模型在推荐系统中的应用范式
1. 基于特征的表示增强
大模型可以通过学习海量数据，为推荐系统提供更丰富的特征表示，从而提升推荐效果。
2. 生成式推荐方法
大模型可以直接生成推荐内容，例如新闻、视频等，为用户提供更个性化的推荐体验。
3. 智能体范式
大模型可以支持自主推荐代理与模拟器，实现更智能、适应性更强的推荐系统。
三、实践案例
1. 百度生成式推荐大模型
百度推荐广告团队构建的生成式AI推荐系统实现了前所未有的效果，通过级联组织双表征生成式检索（Cascaded Organized Bi-Represented generAtive Retrieval）等技术，提升了推荐准确性和多样性。
2. 华为诺亚方舟实验室
华为诺亚方舟实验室与认知智能全国重点实验室共同发布了生成式推荐大模型，该模型可在国产昇腾NPU上成功部署，为推荐系统带来了新的可能性。
四、总结
大模型为推荐系统带来了前所未有的变革，通过改变知识学习方式、智能体本身和创造新世界，为推荐系统带来了新的增长极。随着技术的不断发展，大模型在推荐系统中的应用将越来越广泛，为用户提供更加个性化、智能化的推荐体验。