"《大模型智能推薦系統(tǒng):技術(shù)解析與開發(fā)實踐》系統(tǒng)闡述大語言模型與推薦系統(tǒng)深度融合的創(chuàng)新實踐，涵蓋技術(shù)原理、開發(fā)方法及實戰(zhàn)案例。《大模型智能推薦系統(tǒng):技術(shù)解析與開發(fā)實踐》分為4部分，共12章，涉及推薦系統(tǒng)的多個關(guān)鍵模塊，包括技術(shù)框架、數(shù)據(jù)處理、特征工程、嵌入生成、排序優(yōu)化及推薦結(jié)果評估。重點解析大語言模型在冷啟動問題、長尾內(nèi)容優(yōu)化和個性化推薦等領(lǐng)域的核心技術(shù)，通過深度剖析上下文學習、Prompt工程及分布式部署等方法，展示如何利用大語言模型提高推薦精度和用戶體驗。同時，通過實戰(zhàn)項目的解析，助力讀者掌握高效智能推薦系統(tǒng)從開發(fā)到部署的全流程�！洞竽Ｐ椭悄芡扑]系統(tǒng):技術(shù)解析與開發(fā)實踐》還引用了Hugging Face的Transformer庫、ONNX優(yōu)化工具以及分布式推理框架等先進技術(shù)，為構(gòu)建工業(yè)級推薦系統(tǒng)筑牢堅實基礎(chǔ)。
《大模型智能推薦系統(tǒng):技術(shù)解析與開發(fā)實踐》注重理論與實踐的結(jié)合，尤其適合希望將推薦技術(shù)應用于業(yè)務場景的開發(fā)者與研究人員閱讀。"