Optimization and Scalability of Collaborative Filtering Algorithms in Large Language Models

本文是LLM系列文章，针对《Optimization and Scalability of Collaborative Filtering Algorithms in Large Language Models》的翻译。

摘要

随着大型语言模型（LLM）的快速发展和对个性化内容需求的不断增长，推荐系统在增强用户体验和推动参与度方面变得至关重要。协同过滤算法作为许多推荐系统的核心，因其高效性和可解释性而受到广泛关注。然而，传统的协同过滤方法在集成到基于LLM的大规模系统中时面临着许多挑战，包括高计算成本、严重的数据稀疏性、冷启动问题和缺乏可扩展性。本文研究了大型语言模型中协同过滤算法的优化和可扩展性，通过高级优化策略解决了这些局限性。首先，我们分析了协同过滤算法的基本原理及其在基于LLM的环境中的应用局限性。接下来，提出了几种优化技术，如矩阵分解、近似最近邻搜索和并行计算，以提高计算效率和模型精度。此外，还探索了分布式架构和模型压缩等策略，以促进数据密集型环境中的动态更新和可扩展性。

1 引言

2 协同过滤算法概述

3 大型语言模型中协同过滤算法的优化策略

4 实验和结果分析

5 结论

本文通