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SeqLLM 框架增强 LLM 进行行为序列分析

研究人员开发了 SeqLLM，一个旨在增强大型语言模型 (LLM) 在需要分析文本数据和长行为序列的任务中的框架。SeqLLM 将行为序列建模集成到预训练的 LLM 中，而不会导致灾难性遗忘，它利用离散的事件行为词汇表和轻量级的投影仪进行语义对齐。该方法已成功应用于微信支付的商户风控，显著提高了筛选精度和欺诈检测能力。SeqLLM 在公开推荐基准测试中也表现出色，优于现有基线，同时保持了语言能力。