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TOOL · CL_121098 · Jul 1 · 05:07

基于LLM的聚类改进了双塔检索模型的硬负例采样

为大规模双塔检索模型（常用于推荐系统）开发了一种新的自监督硬负例采样技术。该方法利用大型语言模型（LLM）在训练期间实时聚类并生成具有挑战性的负例。该方法旨在通过提供比传统批内或批外方法更有信息量的负例来提高模型性能。实验和大规模在线系统的部署表明，该技术超越了当前行业标准，有助于缓解反馈循环，并减少了流行度偏差。