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大模型推荐LLM4Rec调研2024

news 2025/3/11 0:15:04

写在前面：近期因业务需求，对近期大模型推荐（LLM4Rec）相关研究做了一次调研，整理了一下资料。这里将这些资料分享出来，期望可以对看到的同学有所帮助。

1 LLM4Rec的基础调研及框架

在多方搜索资料后发现，在2023年存在一篇大模型推荐的survey神作，见参考文献[1]。国内也有一些讲解资料参考：[奥创纪元：当推荐系统遇到大模型LLM] ****[When RS Meets LLM：推荐系统如何从大语言模型中取长补短？面向应用视角的全面综述] 。这篇文章对近期大模型推荐的研究工作进行分类，如下图所示，大模型结合推荐的应用主要分为5个方面：

图1 大模型结合推荐的主要方式分类

数据采集阶段：线上收集用户真实的行为和记录，得到原始数据。
特征工程阶段：对原始数据进行筛选、加工、增强，得到可供下游深度模型使用的结构化数据（structured data）
特征编码阶段：对结构化数据进行编码，得到对应的稠密向量表示（embeddings）
排序阶段：对候选item进行打分排序，得到要呈现给用户的item排序列表（recommended items）
推荐流程控制：把控上述推荐系统整体流程，也可细化到对排序阶段的召回/粗排/精排的控制。（pipline controller）

另外，模型也对模型的发展做了进一步的预测，如下图所示，微调大模型完成推荐、不微调大模型+传统推荐大模型将会为未来发展方向。这里就不具体展开，详情可看原文。

图2 大模型推荐的发展趋势讨论

本文章不再对上文所提调研工作进行详述，而是对今年（2024）以来影响力较大的工作进行汇总，分析各互联网公司的研究进展，期望可以给出一些启示。

2 近期各公司在LLM4Rec方面的进展

近两年大模型飞速发展，很多公司也在探索大模型在推荐场所的落地应用。这里对近期的一些进展进行survey，时间紧迫，可能没有很好的整理，还望谅解。

华为

CTRL: Connect Collaborative and Language Model for CTR Prediction

背景及问题

仅使用语言模型进行推荐目前效果不理想，需要通过引入推荐场景的数据，结合微调技术，为语言模型注入协同信号。为此，华为提出了一种对齐语言模型和协同模型的框架CTRL。

具体技术方案

Prompt construction：通过7个模板把表格数据转换为文本数据。
- 用户和物品特征：特征名+连接词+特征值。
- 用户历史行为序列：用户的历史类型+动作连接词+历史1|历史2|历史3。
- 采用’,‘作为特征之间的分隔符；采用’.'作为用户信息和物品信息的分隔符。
Cross-model Knowledge Alignment：将协同模型和语言模型的知识进行对齐。
- 利用对比学习预训练融合两种模态的信息。
Supervised Finetuning：在经过细粒度对比学习预训练之后，两种模态的信息已经进行充分融合。
- 使用监督信号使协同模型适配下游任务。
- 通过在不同的任务上微调，可以适配不同的推荐任务。
Serving：仅使用更轻量的传统模型进行serving，不会对RT造成影响。

实验结果

实验结果如上表所示，在多个数据集上获得了sota。

总结下方法创新性：

以混合粒度知识对齐的方式，同时建模协同信号和语义信号；
从数据角度进行双向知识注入，语言模型与推荐模型互相解耦；
可以单侧推理，推理复杂度低。

百度

Representation Learning with Large Language Models for Recommendation

百度这篇文章原理还比较容易理解，但是他写的复杂，导致理解费劲。

背景及问题

推荐系统利用深度学习和图神经网络，如NGCF和LightGCN，显著提升个性化推荐。然而，它们过分依赖ID信息，忽视了文本信息，且易受隐式反馈（如点击偏见）的噪声干扰。为此，我们提出了RLMRec，通过结合LLMs（大型语言模型）增强表示学习，捕捉更多深层次的语义特征。我们通过辅助文本和跨视图对齐技术处理文本信息，利用互信息优化表示，以应对数据质量和偏见问题，确保在噪声环境下推荐系统的稳健性。

提出的方法

所提方法三步走：

第一步：使用LLM提取用户画像。即先获取item的各种特征文本，然后用大模型总结item的简要描述；然后结合用户与物品的交互信息，让LLM总结用户的兴趣或者画像描述，最后抽取用户画像的文本emb。（注意这里省了了画像抽取的细节，感兴趣可看原文）

第二步：对齐图网络中用户emb与文本描述emb。使用对比学习，将两个特征进行对齐。

第三步：借助生成训练方式，进一步对去图网络emb与语言表示。即利用图网络中用户emb，通过生成网络还原用户画像的文本描述。

由此，获得了llm增强的用户画像emb。

实验结果

实验证明了所提emb的提升，特别是在抗噪声干扰方面。同时也说明了该emb的通用性，在多个测试集获得提升。这里就不列出了。

腾讯

ID-centric pre-training for recommendation

背景及问题

传统的顺序推荐（SR）系统通过分析用户历史行为序列，预测用户未来喜好，常用于网站推荐。它主要利用ID嵌入，将商品独特ID转化为密集的嵌入向量来表示商品。然而，当面对新领域迁移时，这种方法存在挑战。本研究提出ID中心推荐预训练范式（IDP）来解决这一问题，通过在预训练阶段整合ID和行为信息，利用ID嵌入的语义，用CDIM在源领域寻找相似商品，以生成适应新领域的项目嵌入。实验证明，IDP模型在冷启动和暖启动场景下表现优越

所提方法

本文所提方法，可以分为三部分：

1）基于ID序列的预训练，这部分模型可采用SASRec，即常用的序列推荐模型。目的是通过预训练，获取ID的emb，同时emb中包含了item的协同信号。

2）多领域的ID emb匹配。这一步，就是让item的文本表示text_emb 对齐 ID_emb，训练方式为对比学习，这里就不详细说明。

3）新领域ID_emb的生成,这部分是用于模型迁移的核心。对于一个新领域，item的文本表示可以先生成对应text_emb,然后通过匹配获取topN个ID_emb; 然后使用这topN个向量进行加权求平均，获取最终的新领域item的ID_emb。新的模型ID_emb可直接复用预训练的推荐模型。

当然，在下游任务中可以直接复用预训练的推荐模型；微调也能更好适配新领域。

实验结果

实验证明了预训练的有效性，在多个测试集的下游任务获得了提升。这里细节不进行阐述，可自行查看原文。

快手

Knowledge Adaptation from LLM to Recommendation for Practical Industrial Application

或许没看很懂，没理解到底线上怎么用，有点像水文。

背景及问题

过往使用大模型做推荐分为两种思路：

冻结LLM参数并适应推荐领域数据：利用LLM生成物品的内容嵌入，通常是通过处理生成物品的文本描述（如标题、说明、评论等），从而捕捉物品的语义信息，比如Chat-Rec。
在推荐领域的特定文本数据集上微调LLM：利用LLM捕捉用户行为序列，通过设计提示prompt，使LLM学习用户和物品之间的潜在关系，在预测任务中理解用户的偏好变化和行为模式，从而更好地预测用户可能感兴趣的物品，比如TallRec。

文中认为以上其实都是将LLM的广域和推荐领域强行结合(Rec-to-LLM)，可能会出现遗忘，即随着推荐任务的学习，模型会丢失在预训练过程中学到的知识。

由此有了新的这个LEARN框架（Llm-driven knowlEdge Adaptive RecommeNdation），旨在有效融合大模型和推荐系统(LLM-to-Rec)，更像是一种特征提取，LEARN框架通过双塔结构（用户塔和物品塔），利用LLM生成的Embedding来改进推荐性能。

提出方法

历史序列和目标序列

感觉是对行为序列做截断，当前曝光之前的作为历史序列，当前曝光之后的作为目标序列，对于第i个用户，其历史交互序列和目标交互序列分别定义如下：

历史交互序列：U_hist_i = {Item_i1, Item_i2, ..., Item_iH}
目标交互序列：U_tar_i = {Item_i(H+1), Item_i(H+2), ..., Item_i(H+T)}
用户塔和商品塔

用户塔就是PCH，商品塔给了三种样式：

Variant 1：使用与用户塔相同的架构和模型权重，但输入的是用户目标交互序列（user target interactions）。这种方法通过使用相同的因果注意机制（causal attention）来处理用户历史交互，从而对齐用户和商品Embedding。
Variant 2：使用自注意机制（self-attention mechanism），只关注商品本身。独立处理每个商品，不考虑商品之间的顺序依赖。（这里缺少不少细节，比如线上如何用）
Variant 3：直接使用CEG生成的内容Embedding，在训练阶段使用用户目标交互序列，在推理阶段只使用商品的文本描述作为输入。

在训练阶段，Variant 1 使用用户目标交互序列作为输入，Variant 2 和Variant 3 独立处理每个商品。

线上应用：

应用模型如下图所示，他包含两个loss。主loss是预测用户和item是否匹配（点击序列），数据包括llm产生的emb和id_emb；辅助loss是avr预测，即转化率。

实验结论

实验过程给出了多个对比实验，主要是根据召回准确率来对比。实验证明所提variant 1中模型的有效性；证明所提方法对比纯id_emb或文本emb的优势。具体可查看原文。

阿里

Large Language Model based Long-tail Query Rewriting in Taobao Search

背景及问题

淘宝电商搜索引擎框架下，用户输入搜索词之后，平台先进行语义理解，对用户query进行改写，之后对原始词 + 改写后的词召回商品，再经过多层排序后对用户展现头部商品。query改写的目标是，在保持相关性的同时，对原始query进行语义扩展，可以召回更多相关商品。例如，有两个搜索词，“DIY blind box"和"Self_building blind box”。这里前者和后者语义相同，但是前者是主流搜索词，召回结果有多个。而后者属于长尾搜索词，难以召回多个结果。如果将后者改写为前者，语义保持相同的情况下，召回更多的商品，则在后续的排序流程中更有概率推荐转化率高的商品，从而提高订单量 && GMV。

目前LLM在query改写上有一些工作，但由于对没有使用query改写特定任务对大模型进行fine-tune，还存在一定的局限性。

所提方法

本文提出了BEQUE框架，框架包含三个阶段，如下图所示：

第一阶段 Multi-instruction Supervised Fine Tuning ：使用多领域数据集对LLM进行finetune，主要包括Query Rewriting Dataset和辅助数据集2个部分。

Query Rewriting Dataset: 使用基线改写策略，对原始query取相关性TOPN的改写query。为了进一步优化数据集相关性，限制原始query和改写query的相关性必须大于某一阈值。基线改写策略对长尾query效果不佳，即便原始query和改写query语义上具有相关性，但是召回的商品集合未必相关。因此使用拒绝负采样，query和改写query召回商品后，要求用户真实交互过的商品数大于一定阈值，来保证和query和改写query在召回商品集合上的相关性
辅助数据集： 为增强LLM对长尾query的理解能力，使用quality classification，product title prediction，Chainof-thought，三个辅助数据集对LLM进行finetune。

第二阶段 offline feedback ：设计多个函数多角度评估改写query质量，包括relevance、increment、hitrate等3个评估方法。

relevance：即便原始query和改写query 语义上具有相关性，但是召回的商品集合未必相关。因此定义相关性指标来衡量改写前后召回商品的相关性。淘宝离线评估方法用来评估query和召回商品标题的相关性。
increment：query改写可以增加商品召回的数量，解决“few-recall”的问题。因此定义增量指标来衡量query改写后是否增加了召回商品的数量。
hitrate: 定义命中率指标，如果搜索场景之外成交过的某件商品和原始query相关性大于一定阈值，那query改写后应尽量召回该商品。

第三阶段 object alignment：强制模型学习改写query之间pairwise的偏序。

使用PRO Loss来pair wise地学习改写query之间的顺序：

模型的最终Loss为监督微调的loss + PRO loss

实验结果

模型离线效果如下表所示。从上图可以看到，与多种基线相比，BEQUE与多种基线相比，在多个测试集上的relevance指标略为逊色，但在incr/hitrate指标上有极大幅度的提升。细节可参考原文。

蚂蚁

SLMRec: Empowering Small Language Models for Sequential Recommendation

背景及问题

主要研究推荐 大模型 的蒸馏问题，以满足线上 推理 时效性要求。

NLP领域中LLM的冗余性启示我们，尽管LLMs在NLP任务上表现出色，但在SR任务中过大的模型并非必需。我们关注的是找到合适大小的LLM，既能保证性能，又能减少资源消耗。现有的LLM驱动的SR模型如P5、CoLLM等虽然性能提升显著，但参数量膨胀问题严重，增加了70倍，这在面对海量日志和实时更新的环境时显得不切实际。因此，我们的研究旨在优化LLM在SR中的应用，通过减少不必要的模型大小，如利用LLMs的规模定律，以实现既能提升性能又节省资源的目标。

我们致力于研究如何通过缩小LLMs，如LLaMa-7B的规模，来探究其在推荐中的实际效果，关注的是观察这种减小参数量对性能的影响。

模型蒸馏策略

我们选择LLaMa模型，教师模型为深度的，学生模型为较浅的，它们具有相同的隐藏维度。为确保特征方向的一致性，我们设计了一个余弦相似性损失𝐿𝑓𝑠𝑖𝑚，通过比较教师和学生模型每间隔𝑖层的特征向量来测量相似性。

我们还加入了特征范数正则化，通过计算教师和学生模型每组间隔𝑖层的特征差的平方和来量化L2距离。数学表达为𝐿𝑓𝑛𝑜𝑟𝑚，目标是使学生模型的特征尽可能接近教师模型，以保持相似性和防止偏差。

我们引入了多源指导，通过学习额外的适应器𝑊𝑡来细化学生模型的学习。

总损失函数𝐿𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙由三部分组成：知识蒸馏损失𝐿𝐾𝐷，特征相似性损失𝐿𝑓𝑠𝑖𝑚，以及多源指导的预测损失𝐿𝑚𝑝。

通过联合优化这三种损失，学生模型能既学习教师知识，又能保持自身特征质量和对推荐的理解，从而提升其泛化能力和推荐表现。

其中，我们引入了三个超参数𝜆1 𝜆2, 和𝜆3，分别代表知识蒸馏损失、特征相似性损失𝐿𝑓𝑠𝑖𝑚和多源指导预测损失𝐿𝑚𝑝的重要性。它们允许我们在知识学习、特征保持和理解推荐知识之间进行动态平衡。通过调整这些权重，我们可以优化模型，确保在学习教师知识的同时，保证特征质量和对推荐信息的处理，从而增进学生模型的泛化能力和推荐表现。

实验结果

实验，我们发现基于LLM的推荐方法在提取序列兴趣模式方面明显优于传统TSR方法。同时也证明了小型语言模型在适当策略下能与大模型抗衡。具体细节可参考原文。

小红书

NoteLLM: A Retrievable Large Language Model for Note Recommendation

问题及背景

小红书作为一个UGC的种草分享平台，用户往往对特定内容具有很强的连续了解欲望，比如出游攻略，往往希望多看几个笔记去完善自己的出游计划，此类推荐文中称为item2item(I2I)推荐，从业务实际出发，标签(#号，hashtag)和类目(cate)提供很强的指导性和相关性，但现有基于BERT的模型进行Embedding学习时，对标签或类别等元素只是作为文本的一部分，没有充分利用，由此做了NoteLLM的工作。