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语言模型如何克服冷启动问题? LLM在图推荐系统中的具体应用场景有哪些? 参数高效微调(PEFT)方案的原理是什么? 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?

语言模型如何克服冷启动问题?

  1. 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
  2. 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
  3. 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
  4. 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?

  1. 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
  2. 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
  3. 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:

  1. 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
  2. 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
  3. 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

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?

  1. 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
  2. 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
  3. 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。