大型语言模型对搜索和推荐的变革性影响

[mnnuman25]

搜索引擎和推荐系统是现代数字体验的基本要素。发现更多相关结果和个性化推荐可以直接影响在线平台的收入、参与度和客户满意度。在这篇深入的评论中，我们将探讨 GPT-3 等大型语言模型 (LLM) 如何彻底改变这些系统以及它们带来的机遇和挑战。您可以访问我们的 YouTube 频道，观看我们在 Digitalzone 独家：生成 AI 活动中的博客文章演示！ 大型语言模型简介 法学硕士可以被认为是人工智能领域相对较新的发展。经过大型文本数据集的训练，法学硕士可以学习复杂的语言表示，从而可以创建类似人类的文本。流行的例子包括 OpenAI 的 GPT-3 和 Google 的 LaMDA。 法学硕士最初只专注于生成文本，用下一个文本继续一个提示。然而，自然语言功能在搜索、推荐和其他用途方面具有巨大的潜力，这些用途可以从理解语言上下文和含义中受益。 法学硕士在哪些科目上取得成功？ 自然语言处理：理解文本含义和细微差别 常识推理：做出逻辑推理和解释 知识表示：跨文本语料库链接概念。

这些功能使法学硕士在支持更智能的搜索和推荐引擎方面具有开创性。现在让我们详细研究一下对每个领域加销 希腊手机号码清单 量并强化的影响。 来源：Dall-E 3 法学硕士彻底改变搜索相关性 传统搜索引擎严重依赖关键字匹配和反向链接分析。结果仅限于检索包含按简化的相关性信号排序的查询项的文档。 但用户通常不会自然地使用完美的术语或短语问题进行搜索。法学硕士提供范式转变，了解潜在的搜索意图和原因，以提供根据该意图准确定制的结果，并考虑问题上下文和任何解释性细节，以提取合理的答案或文档。 以法学硕士为例： - 能够区分“狗玩具”是狗玩具还是狗玩偶。 - 了解搜索“最佳惊悚小说”可能需要按评论和受欢迎度信号排序的小说结果。 - “谁赢得了 2002 年世界杯？” 它直接回答问题，而不仅仅是呈现包含这些术语的页面。 LLM 搜索的主要特点是： 自然语言查询理解 它提炼出上下文中搜索查询的随机措辞背后的真正含义和意图。这样，搜索就不仅仅是关键字，还可以实现完整的语义理解。 互动搜索 与一次性关键字搜索不同，它支持澄清问题并交互式放大所需信息。



上下文个性化 它根据同一搜索会话中的先前查询和个人用户历史记录来调整和个性化结果。 推理收集和生成数据 可以创建新文本，例如根据需要获取现有数据并从多个来源总结关键事实。  等早期采用者已证明，与旧的搜索方法相比，使用 LLM（大语言模型）理解可以将搜索相关性提高 10-100 倍。这表明搜索质量有了很大的提高。 评估 LLM 搜索绩效的挑战 法学硕士为相关性方面的重大进步打开了大门，但这也暴露了传统离线评估指标的缺点，例如固定数据集上的精确度/召回率。这些指标无法衡量搜索质量的实际改进。 一些主要挑战是： 固定数据：固定数据集可能无法捕获个性化时的个人用户需求。 交互：静态查询忽略消除歧义的交互。 推理：关键字匹配错过了细致入微的理解。 响应质量：自动测量可能无法识别细微之处。 需要开发标准克兰菲尔德范式标准来准确评估法学硕士搜索，其运作方式与经典搜索系统非常不同。 部分解决方案包括： 人类评估样本流量的相关性。 用户研究和满意度调查。 体验指标的在线 A/B 测试。 以任务为导向的问答评估。 然而，整体法学硕士检索评估仍然是一个开放的研究问题。随着法学硕士数量的激增，制定更好基准的压力将会增加。