关注尤而小屋，文末赠书
文/刘强
ChatGPT与大模型技术的影响已经渗透到各行各业，无论是谁，都无法忽视其带来的革命性变化。
自2023年初以来，我一直密切关注大模型的进展，特别是在推荐系统中的应用。
在这个每天都有新突破的时代，保持技术的领先至关重要。为此，我花费了近一年的时间，撰写了《大模型推荐系统：算法原理、代码实战与案例分析》一书。
这是国内首本系统介绍大模型在推荐系统中应用的书籍，我希望这本书能够为国内的技术普及和推广贡献一份力量，引发更多关于大模型技术在推荐系统领域的探索和应用。
大模型通过海量的互联网文本信息，通过在底层构建Transformer架构，预测下一个token（token可能是一个单词也可能是一个单词的一部分）出现的概率来训练模型（BERT等模型是基于左右两边的token预测中间的token，这属于模型架构上的不同）。
由于有海量互联网文本数据，模型的训练过程不需要人工标注（但需要对数据进行预处理），一旦模型完成预训练就可以用于解决语言理解和语言生成任务。
简单来说，大模型基于海量文本中token序列中下一个token出现的概率进行统计建模，来学习在给定语言片段后出现下一个token的概率来解决下游任务（比如文本摘要、翻译、生成文本等）。
通过这个简单的类比，我们就知道推荐系统可以被嵌入到大模型的理论框架中。因此，直观地看，大模型一定可以用于解决推荐系统问题。
上面的思路比较简单，只用到了用户与物品的交互信息。实际上，推荐系统的数据来源更复杂，除了有用户交互序列，还有用户画像信息、物品画像信息等。部分用户画像、物品画像信息（比如用户的年龄、性别、偏好等，物品的标题、标签、描述文本等）可以利用自然语言来呈现，行为交互序列、用户画像、物品画像等信息都可以输入大模型中，给大模型提供更多的背景知识，最终的推荐会更加精准。
推荐系统涉及很多的多模态数据（比如物品有描述文本、有图片、甚至有视频介绍等），这类异构的信息对于推荐系统的效果相当重要。多模态信息可以通过转化为文本信息供大模型使用，目前的多模块大模型可以直接处理多模态数据，这类多模态大模型也可以直接用于推荐系统。
即使不使用图片、视频等多模态数据，目前只利用好文本数据，就能使大模型的能力十分强大了。大模型的强大之处是具备ICL（zero-shot、few-shot）的能力，只需要在使用大模型过程中设计一些prompt（提示词）和模板（template）来激活大模型的推荐能力。
另外，我们在进行头脑风暴时，突然被别人启发想到某个绝妙的创意也是一种激活过程。对于few-shot更复杂一些，需要在prompt中告诉大模型一些怎么进行推荐的案例（比如用户看了A、B、C三个视频后，会看另外一个视频D），让它临时学习怎么做推荐。
除了直接利用大模型的ICL、CoT能力进行推荐，我们可以将推荐系统相关的数据按照大模型的输入、输出范式进行准备，然后通过监督学习微调大模型，这样可以让大模型更好地适配具体的推荐场景，这也是大模型应用于推荐系统的一个非常有价值的方向。
通过前面的介绍，相信你能够大致知道为什么大模型可以应用于推荐系统，以及将大模型应用于推荐系统的独特优势，怎样将大模型应用于推荐系统呢？这就是本书的核心主题——将大模型应用于推荐系统的4大范式：生成范式、预训练范式、微调范式、ICL推荐范式。书中为每个范式都提供了具体的原理讲解、案例分析和算法实现，帮助你掌握每个范式的核心思想。
借助当前的（多模态）大模型，企业级推荐系统可以获得更强、更新技术的赋能，从数据生成、特征构建、召回、排序、内容生产、流程控制、推荐解释、冷启动等多个维度获得能力的增强。
在上面的企业级推荐系统架构图中，数字标注的部分是可以利用大模型进行优化、增强、甚至是取代的，具体体现在9类场景中：
（1） 大模型生成行为数据
（2） 大模型生成兴趣画像
（3） 大模型生成个性商品描述
（4） 大模型进行召回（语义召回）
（5） 大模型排序（ICL）
（6） 大模型进行推荐解释
（7） 大模型解决冷启动
（8） 大模型控制业务流程
（9） 大模型进行产品设计&生产
以推荐系统最有业务价值的电商场景来说，大模型在上述场景中都能用得上。下面用一个脑图来总结大模型在电商场景上的应用。
这部分对应本书中案例部分的重点内容——大模型在电商场景中的7种应用：
有了大模型加持的推荐系统就像人有了大脑一样，可以将传统的推荐技术等融合到一个统一的对话式框架下，让大模型利用已有的工具（传统的召回算法、搜索、比价等）提供更加个性化、更好交互友好的推荐。
将大模型比作人类的大脑，大模型对推荐系统的最大影响莫过于革新了整个推荐交互流程。基于大模型的对话能力，我们可以采用类似ChatGPT的互动式对话方式为用户进行推荐，这时推荐系统就升级成了一个服务于每个用户的、个性化的专业顾问。
比如，阿里巴巴在2023年上半年在淘宝上开启了淘宝问问（一个对话式推荐产品）的内测。
希望你可以从本书中获得启发和帮助，尽早入门和实践大模型推荐系统！
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