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实体 two-tower retrieval model

two-tower retrieval model

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  1. RESEARCH · CL_141647 ·

    LLM通过软Token融合增强推荐系统 · 跟踪2个来源

    研究人员开发了一个名为软Token融合的新框架，用于将数值和嵌入特征集成到大型语言模型（LLMs）的推荐系统中。该方法解决了当前基于LLM的推荐系统主要处理离散文本Token的局限性，使其能够更好地利用连续和密集特征。在亚马逊推荐基准上的实验表明，与现有的LLM基线相比，该方法提高了检索性能，并且交互式融合模块比简单的拼接更有效。