LLM-ESR实验代码讲解

LLM增强序列推荐（LLMESR）模型代码详解

论文讲解见 LLM-ESR Large Language Models Enhancement for Long-tailed Sequential Recommendation

三个模型（LLMESR_SASRec、LLMESR_GRU4Rec和LLMESR_Bert4Rec）的具体代码实现细节。

首先，理解整体的继承关系：

1. LLMESR_SASRec继承自DualLLMSASRec，而DualLLMSASRec继承自SASRec_seq，SASRec_seq继承自SASRec
2. LLMESR_GRU4Rec继承自DualLLMGRU4Rec，而DualLLMGRU4Rec继承自GRU4Rec
3. LLMESR_Bert4Rec继承自DualLLMBert4Rec，而DualLLMBert4Rec继承自Bert4Rec

这三个模型都是在序列推荐模型的基础上增加了大语言模型（LLM）的知识。

从DualLLM系列模型开始分析，因为这是三个LLMESR模型直接继承的类。从DualLLMGRU4Rec的代码可以看到：

1. 加载预训练的LLM物品嵌入
2. 使用adapter将LLM嵌入维度调整到模型的隐藏维度
3. 可能包含cross-attention机制

下面分析具体实现差异：

1. 基础序列编码机制

• GRU4Rec: 使用GRU（门控循环单元）处理序列数据
• SASRec: 使用单向自注意力机制处理序列
• Bert4Rec: 使用双向Transformer架构处理序列

2. 输入处理方式

• GRU4Rec: 直接处理序列输入
• SASRec: 需要位置编码
• Bert4Rec: 使用位置编码和mask机制

3. DualLLM的公共设计

• 所有DualLLM模型都加载预训练的LLM物品嵌入
• 通过adapter网络调整LLM嵌入维度
• 支持跨模态注意力（cross-attention）

4. LLMESR系列的增强

• 增加了对比学习/知识蒸馏机制

• 增加物品表示正则化选项

以下从三个方面详细对比分析三种模型的实现：基础架构、大语言模型集成方式和特征对齐机制。

一、基础序列建模实现

1. LLMESR_GRU4Rec - 基于GRU的序列建模

class GRU4RecBackbone(nn.Module):
    def __init__(self, device, args):
        super().__init__()
        # GRU核心组件
        self.gru = nn.GRU(
            input_size=args.hidden_size, 
            hidden_size=args.hidden_size,  
            num_layers=args.gru_layer_num,  # 多层GRU
            batch_first=True
        )
    
    def forward(self, seqs, log_seqs):
        # GRU处理序列数据，不需要位置编码
        output, hidden = self.gru(seqs)  # output: [batch_size, seq_len, hidden]
        return output

GRU4Rec通过循环网络处理序列，记忆门控机制能够捕捉长期依赖，实现相对简单。

2. LLMESR_SASRec - 基于自注意力的序列建模

class SASRecBackbone(nn.Module):
    def __init__(self, device, args):
        super().__init__()
        # 自注意力核心组件
        self.attention_layernorms = nn.ModuleList()
        self.attention_layers = nn.ModuleList()
        self.forward_layernorms = nn.ModuleList()
        self.forward_layers = nn.ModuleList()
        
        for _ in range(args.block_num):
            self.attention_layernorms.append(nn.LayerNorm(args.hidden_size))
            self.attention_layers.append(
                nn.MultiheadAttention(
                    args.hidden_size, 
                    args.num_heads, 
                    args.dropout_rate
                )