Llama3模型在推荐系统中的应用

Llama3模型在推荐系统中的应用主要体现在以下方面：

• 生成式推荐：通过理解用户上下文（如兴趣标签、搜索词、历史行为），直接生成个性化推荐列表，减少传统多阶段过滤的复杂性，提升计算效率。
• 多模态融合：结合文本、图像等多模态信息（如商品图片描述），生成更精准的推荐理由，例如“推荐黑色长靴，因用户搜索‘冬季通勤鞋’且收藏过黑色短靴”。
• 场景化推荐：适用于电商、旅行等场景，如生成“用户故事”式推荐（“您上周收藏了婴儿爬服，推荐这款A品牌爬服”）或动态调整推荐策略（如对话式交互获取用户偏好）。
• 效率优化：通过指令微调、量化（如4-bit）等技术降低推理延迟，支持大规模并行处理，提升响应速度。