语言模型如何克服冷启动问题？
- 泛化能力：语言模型通过学习大量的文本数据，具有很强的泛化能力。它们能够理解文本中的上下文和语义，从而在新用户和新物品上进行泛化推荐
。
- 迁移学习：通过迁移学习，将已有用户和物品的知识迁移到新用户和物品上，以解决冷启动问题
。
- 多模态信息融合：将不同类型的信息进行融合，如文本信息、图像信息等，以更准确地捕捉用户和物品的特征
。
- 利用用户和物品的特征信息：利用用户和物品的特征信息进行推荐，例如用户的个人信息、历史行为等
。
LLM在图推荐系统中的具体应用场景有哪些？
- 预测器：LLM负责预测最终答案，可以将图的embedding和文本的embedding都输入LLM进行预测
。
- 校准器：将图经过GNN处理后的输出与文本经过LLM处理后的输出进行对齐或校准
。
- 编码器：将文本经过LLM处理后的输出与图一起输入GNN，相当于为文本提供了一个强大的编码器，获得更高质量的特征向量
。
参数高效微调（PEFT）方案的原理是什么？
PEFT技术旨在通过对预训练模型的一小部分参数进行微调，以实现模型性能的快速提升。其核心思想是在保留模型大部分预训练知识的同时，根据特定任务的数据特点，针对性地调整模型的部分参数。具体来说，PEFT技术通常通过以下几种方法实现参数高效微调：
- 适配器（Adapter）方法：在模型的特定层之间插入额外的神经网络层（即适配器），并仅对这些层进行训练
。
- 微调固定部分参数：通过对模型中的特定参数（如偏置项或非线性变换层参数）进行微调，而保持其他参数不变
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- 基于提示的微调（Prompt-based Fine-Tuning）：通过向模型输入特定的提示信息（如文本提示或视觉提示），引导模型在微调过程中关注任务相关的特征
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什么是蒸馏、剪枝、量化等方法？它们如何帮助降低推理模型的实际规模？
- 蒸馏（Knowledge Distillation）：通过让一个大模型（教师模型）指导一个小模型（学生模型）学习，来降低模型的实际规模。学生模型通过学习教师模型的输出分布，来模拟教师模型的行为
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- 剪枝（Pruning）：通过移除模型中不重要的权重或神经元，来减少模型的实际规模。剪枝可以显著降低模型的参数数量，同时保持或提高模型的性能
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- 量化（Quantization）：通过将模型的权重和激活值从高精度（如32位浮点数）降低到低精度（如8位整数），来减少模型的实际规模。量化可以显著降低模型的存储需求和计算成本，同时保持或提高模型的性能
。
通过上述方法，可以有效降低推理模型的实际规模，从而提高模型的效率和性能。
