Netflix PRS 2024 - Applying LLMs to Recommendation Experiences
Юджин Ян рассказывает о своём выступлении на воркшопе Netflix по персонализации, рекомендациям и поиску 2024 года (Netflix Workshop on Personalization, Recommendation, and Search). Он поделился вызовами, с которыми столкнулся при создании и развёртывании рекомендательных сервисов на базе LLM в потребительском масштабе. Конференция охватила широкий круг тем — от LLM до рекомендательных систем и измерений — и собрала спикеров из UC Berkeley, Amazon, Meta, Netflix, Google, OpenAI, Airbnb и Spotify. Среди докладов: LLM как агенты и их оценка, генеративные рекомендации на триллион-параметрических трансдьюсерах, диалоговые рекомендательные системы и долгосрочная ценность исследования (exploration).
Netflix PRS 2024 — Применение LLM к рекомендательным сервисам
[ llm engineering production leadership ] · 2 мин чтения
Недавно меня пригласили выступить на воркшопе Netflix 2024 года по персонализации, рекомендациям и поиску (2024 Netflix Workshop on Personalization, Recommendation, and Search). Я рассказал о вызовах, с которыми столкнулся при создании и развёртывании рекомендательных сервисов на базе LLM в потребительском масштабе.
Это была познавательная конференция, охватившая целый ряд тем — от LLM до рекомендательных систем и измерений, — а также прекрасная возможность повидаться со старыми друзьями в Сан-Франциско. Некоторыми наблюдениями я поделился здесь и здесь. Вот полный список тем и спикеров.
LLM как агенты и как оценивать их на реальных задачах (Alane Suhr, ассистент-профессор, UC Berkeley) Применение языковых моделей к рекомендательным сервисам: вызовы и уроки (Eugene Yan, Senior Applied Scientist, Amazon) Действия говорят громче слов: триллион-параметрические последовательные трансдьюсеры для генеративных рекомендаций (Jiaqi Zhai, Distinguished Engineer, Meta) Диалоговые рекомендательные системы (Harald Steck, Senior Research Scientist, Netflix) Долгосрочная ценность исследования: измерения, выводы и алгоритмы (Yi Su, Research Scientist, Google) За пределами запойного просмотра: рекомендации ради долгосрочной удовлетворённости участников (Jiangwei Pan, Senior Research Scientist, Netflix) К практической робастности в ИИ (Alex Beutel, Model Safety Tech Lead, OpenAI) Создание категорий Airbnb с помощью ML и человека в контуре (Mihajlo Grbovic, Principal ML Scientist, AirBnB) Персонализация в Spotify (Maria Dimakopoulou, Director of ML & Head of Homepage P13N, Spotify)
Если этот материал оказался полезным, пожалуйста, цитируйте его так:
Yan, Ziyou. (May 2024). Netflix PRS 2024 - Applying LLMs to Recommendation Experiences. eugeneyan.com. https://eugeneyan.com/speaking/netflix-prs/.
или
@article{yan2024prs, title = {Netflix PRS 2024 - Applying LLMs to Recommendation Experiences}, author = {Yan, Ziyou}, journal = {eugeneyan.com}, year = {2024}, month = {May}, url = {https://eugeneyan.com/speaking/netflix-prs/} }
Присоединяйтесь к 11 800+ читателям, получающим новости о машинном обучении, RecSys, LLM и инженерии.