LLM2 LLM with Recommender System 논문 리뷰 - 2부 [A Survey on Large Language Models forRecommendation] 1부는 여기에서 LLM with Recommender System 논문 리뷰 - 1부 [M6-Rec: Generative Pretrained Language Models are Open-Ended Recommender Syste원문 보기 : https://arxiv.org/pdf/2205.08084.pdf 오랜만에 추천 관련 기술 논문을 두 개 정도 읽게 됐다. 업무 연차가 올라가다보니, 새로운 기술을 접목하거나 논문을 읽어보는 데 할yamalab.tistory.com RS(Recommender System) 분야에 대한 연구는 이제(원래도 그랬지만) 서비스를 가진 기업 단위로만 유의미하게 이루어지고 있다. 그도 그럴 것이, 실제 서비스에서 발생하는 로그데이터로 이 분야를 연구하는 것 말고는 별다른.. 2025. 1. 20. LLM with Recommender System 논문 리뷰 - 1부 [M6-Rec: Generative Pretrained Language Models are Open-Ended Recommender Systems] 원문 보기 : https://arxiv.org/pdf/2205.08084.pdf 오랜만에 추천 관련 기술 논문을 두 개 정도 읽게 됐다. 업무 연차가 올라가다보니, 새로운 기술을 접목하거나 논문을 읽어보는 데 할애하는 시간이 점점 줄어들고, 도메인과 서비스에 적용되는 루틴한 개발이나 킬러 피쳐 발굴에만 몰두하게 된다. 그래서 새로운 기술이나 논문을 알아보는 시간이 점점 없어지는 것 같다. 그래도 곁눈질로 종종 들여다보곤 하는데, 요즘 많이 언급되는 추천시스템 관련 기술 동향은 크게 2가지 꼭지가 있다고 생각한다. 하나는 GNN-based 모델이고, 또 하나는 Transformer(BERT)를 기반으로 하는 Sequential Recommendation 이다. 한 2~3년 전에도 이 생각을 똑같이 했었.. 2023. 5. 22. 이전 1 다음
