人工智能大模型,讓你的召回模型更強(qiáng)大

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召回模型是數(shù)字化營銷業(yè)務(wù)中的核心組件,它可以根據(jù)用戶的行為和偏好,從海量的候選物品中,篩選出最有可能吸引用戶的物品,從而提高用戶的滿意度和轉(zhuǎn)化率。然而,傳統(tǒng)的召回模型面臨著數(shù)據(jù)稀疏、泛化能力差、難以捕捉復(fù)雜的用戶和物品特征等挑戰(zhàn)。

人工智能大模型,是一種基于深度學(xué)習(xí)的模型,它可以利用海量的數(shù)據(jù),學(xué)習(xí)到豐富的語義和知識(shí),從而提高模型的表達(dá)能力和推理能力。

本文將從產(chǎn)品經(jīng)理的視角,介紹如何使用人工智能大模型優(yōu)化召回模型的步驟,以及在電商、廣告營銷和用戶增長(zhǎng)等數(shù)字化營銷業(yè)務(wù)上的應(yīng)用。

本文涉及的流程包括:

步驟1:人工智能大模型優(yōu)化召回模型的數(shù)據(jù)采集及預(yù)處理

數(shù)據(jù)是人工智能大模型的基礎(chǔ),沒有足夠的數(shù)據(jù),模型就無法發(fā)揮其潛力。因此,第一步是要采集和預(yù)處理好數(shù)據(jù),為模型訓(xùn)練做好準(zhǔn)備。

數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理的主要內(nèi)容包括:

1)召回模型數(shù)據(jù)采集

召回模型的數(shù)據(jù)主要包括用戶的行為數(shù)據(jù)和物品的屬性數(shù)據(jù)。用戶的行為數(shù)據(jù)指的是用戶對(duì)物品的點(diǎn)擊、瀏覽、收藏、購買等行為,以及用戶的基本信息,如年齡、性別、地域等。

物品的屬性數(shù)據(jù)指的是物品的名稱、類別、價(jià)格、描述、圖片等信息,以及物品的相關(guān)性,如同類物品、相似物品、替代物品等。

數(shù)據(jù)采集的方法有多種,如日志記錄、問卷調(diào)查、爬蟲抓取等,具體的方法要根據(jù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景和數(shù)據(jù)來源來選擇。

數(shù)據(jù)采集的目標(biāo)是要盡可能多地獲取用戶和物品的信息,以及用戶和物品之間的關(guān)系,從而為模型提供更多的輸入特征。

2)數(shù)據(jù)清洗

數(shù)據(jù)清洗的目的是要去除數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值,提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量。

數(shù)據(jù)清洗的方法有多種,如刪除重復(fù)數(shù)據(jù)、缺失數(shù)據(jù)、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)等,或者用合理的值來填充缺失數(shù)據(jù),或者用統(tǒng)計(jì)方法來檢測(cè)和處理異常值等。

數(shù)據(jù)清洗的原則是要保證數(shù)據(jù)的完整性和一致性,避免數(shù)據(jù)的偏差和誤導(dǎo)。

3)數(shù)據(jù)歸一化

數(shù)據(jù)歸一化的目的是要消除數(shù)據(jù)的量綱和尺度的影響,使數(shù)據(jù)在同一范圍內(nèi),便于模型的處理和比較。

數(shù)據(jù)歸一化的方法有多種,如最大最小歸一化、均值方差歸一化、對(duì)數(shù)變換等,具體的方法要根據(jù)數(shù)據(jù)的分布和特點(diǎn)來選擇。

數(shù)據(jù)歸一化的效果是要使數(shù)據(jù)的均值接近于0,方差接近于1,或者使數(shù)據(jù)的最大值和最小值在一個(gè)固定的區(qū)間內(nèi)。

4)數(shù)據(jù)分詞

數(shù)據(jù)分詞的目的是要將文本數(shù)據(jù)切分成有意義的最小單元,便于模型的理解和表示。

數(shù)據(jù)分詞的方法有多種,如基于規(guī)則的分詞、基于統(tǒng)計(jì)的分詞、基于深度學(xué)習(xí)的分詞等,具體的方法要根據(jù)文本的語言和領(lǐng)域來選擇。

數(shù)據(jù)分詞的結(jié)果是要盡可能準(zhǔn)確地劃分出文本中的詞匯,避免切分錯(cuò)誤和歧義。

5)數(shù)據(jù)標(biāo)注

數(shù)據(jù)標(biāo)注的目的是要給數(shù)據(jù)添加標(biāo)簽,表示數(shù)據(jù)的類別或者屬性,為模型的監(jiān)督學(xué)習(xí)提供標(biāo)準(zhǔn)。

數(shù)據(jù)標(biāo)注的方法有多種,如人工標(biāo)注、半自動(dòng)標(biāo)注、自動(dòng)標(biāo)注等,具體的方法要根據(jù)數(shù)據(jù)的規(guī)模和復(fù)雜度來選擇。

數(shù)據(jù)標(biāo)注的要求是要保證標(biāo)簽的準(zhǔn)確性和一致性,避免標(biāo)簽的錯(cuò)誤和沖突。

6)構(gòu)建訓(xùn)練集、驗(yàn)證集、測(cè)試集,保證模型訓(xùn)練效果

構(gòu)建訓(xùn)練集、驗(yàn)證集、測(cè)試集的目的是要將數(shù)據(jù)劃分成不同的子集,用于模型的訓(xùn)練、驗(yàn)證和測(cè)試,從而評(píng)估模型的性能和泛化能力。

構(gòu)建訓(xùn)練集、驗(yàn)證集、測(cè)試集的方法有多種,如隨機(jī)劃分、分層劃分、交叉驗(yàn)證等,具體的方法要根據(jù)數(shù)據(jù)的數(shù)量和分布來選擇。

構(gòu)建訓(xùn)練集、驗(yàn)證集、測(cè)試集的比例是要根據(jù)數(shù)據(jù)的規(guī)模和模型的復(fù)雜度來確定,一般來說,訓(xùn)練集占數(shù)據(jù)的60%-80%,驗(yàn)證集占數(shù)據(jù)的10%-20%,測(cè)試集占數(shù)據(jù)的10%-20%。

步驟2:人工智能大模型優(yōu)化召回模型的模型開發(fā)

模型開發(fā)是人工智能大模型優(yōu)化召回模型的核心步驟,它涉及到模型的選擇、訓(xùn)練和組裝等環(huán)節(jié)。

模型開發(fā)的主要內(nèi)容包括:

1)選擇合適的人工智能大模型

人工智能大模型是一種基于深度學(xué)習(xí)的模型,它可以利用海量的數(shù)據(jù),學(xué)習(xí)到豐富的語義和知識(shí),從而提高模型的表達(dá)能力和推理能力。

人工智能大模型有多種類型,如自然語言處理(NLP)的BERT、GPT等,計(jì)算機(jī)視覺(CV)的ResNet、YOLO等,推薦系統(tǒng)(RS)的DeepFM、DIN等,以及跨領(lǐng)域的Mixture of Experts(MoE)等。

選擇合適的人工智能大模型要根據(jù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景和數(shù)據(jù)特征來決定,一般來說,要選擇能夠充分利用數(shù)據(jù)的多模態(tài)信息,能夠捕捉用戶和物品的復(fù)雜特征,能夠適應(yīng)不同的任務(wù)和場(chǎng)景,能夠提供可解釋性和可信度的模型。

例如,如果我們的業(yè)務(wù)場(chǎng)景是電商推薦,我們的數(shù)據(jù)特征是包含了文本、圖片、視頻等多種形式的物品信息,以及用戶的行為和偏好等多種維度的用戶信息,我們的任務(wù)是要從海量的物品中,為每個(gè)用戶推薦最合適的物品,我們的場(chǎng)景是要考慮到用戶的實(shí)時(shí)反饋和多樣性需求,我們的模型是要能夠給出推薦的理由和置信度,那么我們可以選擇一個(gè)基于Mixture of Experts(MoE)的人工智能大模型,它可以將不同的模態(tài)和特征的信息,分配給不同的專家模型,如BERT、ResNet等,然后通過一個(gè)門控網(wǎng)絡(luò),綜合各個(gè)專家模型的輸出,得到最終的推薦結(jié)果。這樣的模型可以充分利用數(shù)據(jù)的多模態(tài)信息,捕捉用戶和物品的復(fù)雜特征,適應(yīng)不同的任務(wù)和場(chǎng)景,提供可解釋性和可信度。

2)準(zhǔn)備訓(xùn)練數(shù)據(jù)

準(zhǔn)備訓(xùn)練數(shù)據(jù)的目的是要將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成模型可以接受的輸入格式,為模型的訓(xùn)練提供數(shù)據(jù)支持。

準(zhǔn)備訓(xùn)練數(shù)據(jù)的方法有多種,如數(shù)據(jù)編碼、數(shù)據(jù)嵌入、數(shù)據(jù)增強(qiáng)等,具體的方法要根據(jù)模型的輸入要求和數(shù)據(jù)的特點(diǎn)來選擇。

數(shù)據(jù)編碼的目的是要將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成數(shù)值或者符號(hào),便于模型的處理。

數(shù)據(jù)編碼的方法有多種,如獨(dú)熱編碼、哈希編碼、標(biāo)簽編碼等,具體的方法要根據(jù)數(shù)據(jù)的類型和維度來選擇。

數(shù)據(jù)嵌入的目的是要將數(shù)據(jù)映射到一個(gè)低維的向量空間,便于模型的表示和計(jì)算。

數(shù)據(jù)嵌入的方法有多種,如詞嵌入、圖嵌入、多模態(tài)嵌入等,具體的方法要根據(jù)數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和語義來選擇。

數(shù)據(jù)增強(qiáng)的目的是要通過對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行一些變換或者擴(kuò)充,增加數(shù)據(jù)的多樣性和穩(wěn)健性,提高模型的泛化能力。數(shù)據(jù)增強(qiáng)的方法有多種,如旋轉(zhuǎn)、裁剪、翻轉(zhuǎn)、平移、縮放等,具體的方法要根據(jù)數(shù)據(jù)的特征和任務(wù)來選擇。

3)開發(fā)模型

開發(fā)模型的目的是要根據(jù)業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特征,設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)一個(gè)合適的人工智能大模型,為模型的訓(xùn)練和應(yīng)用提供技術(shù)支持。開發(fā)模型的方法有多種,如使用現(xiàn)有的開源模型、基于現(xiàn)有的開源模型進(jìn)行改進(jìn)、從零開始構(gòu)建自己的模型等,具體的方法要根據(jù)業(yè)務(wù)的復(fù)雜度和創(chuàng)新性來選擇。開發(fā)模型的原則是要保證模型的有效性和高效性,避免模型的過擬合和欠擬合,提高模型的準(zhǔn)確性和速度。

4)組裝模型

組裝模型的目的是要將不同的模型或者模型的部分,按照一定的邏輯和結(jié)構(gòu),組合成一個(gè)完整的人工智能大模型,為模型的訓(xùn)練和應(yīng)用提供完善的功能。組裝模型的方法有多種,如串聯(lián)、并聯(lián)、級(jí)聯(lián)、融合等,具體的方法要根據(jù)模型的功能和效果來選擇。組裝模型的效果是要使模型的功能更加豐富和強(qiáng)大,提高模型的性能和穩(wěn)定性。

5)訓(xùn)練模型

訓(xùn)練模型的目的是要通過給模型提供訓(xùn)練數(shù)據(jù),使模型能夠?qū)W習(xí)到數(shù)據(jù)中的規(guī)律和知識(shí),從而提高模型的預(yù)測(cè)能力和推理能力。

訓(xùn)練模型的方法有多種,如監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等,具體的方法要根據(jù)模型的類型和任務(wù)來選擇。

訓(xùn)練模型的過程是要通過不斷地調(diào)整模型的參數(shù),使模型的輸出和期望的輸出之間的差距越來越小,從而使模型的損失函數(shù)達(dá)到最小,或者使模型的評(píng)估指標(biāo)達(dá)到最優(yōu)。

訓(xùn)練模型的技巧是要選擇合適的優(yōu)化算法、學(xué)習(xí)率、批次大小、迭代次數(shù)、正則化方法、早停策略等,以提高模型的訓(xùn)練效率和效果。

步驟3:人工智能大模型優(yōu)化召回模型的模型評(píng)估

模型評(píng)估是人工智能大模型優(yōu)化召回模型的重要步驟,它可以通過給模型提供測(cè)試數(shù)據(jù),檢驗(yàn)?zāi)P偷念A(yù)測(cè)能力和推理能力,從而評(píng)估模型的性能和泛化能力。

模型評(píng)估的主要內(nèi)容包括:

評(píng)估指標(biāo):評(píng)估指標(biāo)是用來衡量模型的好壞的標(biāo)準(zhǔn),不同的任務(wù)和場(chǎng)景可能需要不同的評(píng)估指標(biāo)。評(píng)估指標(biāo)有多種,如準(zhǔn)確率、召回率、精確率、F1值、AUC值、NDCG值、MRR值等,具體的指標(biāo)要根據(jù)模型的目標(biāo)和輸出來選擇。評(píng)估指標(biāo)的意義是要反映模型的優(yōu)劣,越高的指標(biāo)值表示模型越好,越低的指標(biāo)值表示模型越差。

評(píng)估方法:評(píng)估方法是用來實(shí)施模型評(píng)估的具體步驟,不同的模型和數(shù)據(jù)可能需要不同的評(píng)估方法。評(píng)估方法有多種,如留出法、交叉驗(yàn)證法、自助法、在線評(píng)估法等,具體的方法要根據(jù)模型的類型和數(shù)據(jù)的規(guī)模來選擇。評(píng)估方法的目的是要盡可能公平和準(zhǔn)確地評(píng)估模型的性能和泛化能力,避免過擬合和欠擬合的影響。

評(píng)估結(jié)果分析:評(píng)估結(jié)果分析是用來解讀模型評(píng)估的結(jié)果,找出模型的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn),為模型的優(yōu)化提供依據(jù)。評(píng)估結(jié)果分析的方法有多種,如可視化、統(tǒng)計(jì)分析、錯(cuò)誤分析、對(duì)比分析等,具體的方法要根據(jù)模型的輸出和評(píng)估指標(biāo)來選擇。評(píng)估結(jié)果分析的結(jié)果是要清晰地展示模型的性能和泛化能力,以及模型的不足和改進(jìn)方向。

步驟4:人工智能大模型優(yōu)化召回模型的模型優(yōu)化

模型優(yōu)化是人工智能大模型優(yōu)化召回模型的持續(xù)步驟,它可以通過對(duì)模型進(jìn)行一些調(diào)整和改進(jìn),提升模型的性能和泛化能力,從而滿足業(yè)務(wù)的需求和變化。模型優(yōu)化的主要內(nèi)容包括:

1)選擇合適的模型優(yōu)化方法

模型優(yōu)化方法是用來改善模型的好壞的手段,不同的模型和問題可能需要不同的模型優(yōu)化方法。

模型優(yōu)化方法有多種,如特征工程、模型蒸餾、模型剪枝、模型量化、模型融合等,具體的方法要根據(jù)模型的結(jié)構(gòu)和性能來選擇。

模型優(yōu)化方法的作用是要提高模型的準(zhǔn)確性、速度、穩(wěn)定性、可擴(kuò)展性等,使模型更加適應(yīng)業(yè)務(wù)的需求和變化。

2)評(píng)估模型性能

評(píng)估模型性能的目的是要通過給模型提供測(cè)試數(shù)據(jù),檢驗(yàn)?zāi)P蛢?yōu)化的效果,從而評(píng)估模型優(yōu)化的必要性和有效性。

評(píng)估模型性能的方法和步驟3中的模型評(píng)估相同,只是要在模型優(yōu)化前后進(jìn)行對(duì)比,觀察模型優(yōu)化對(duì)模型性能的影響。

3)分析模型不足,如過擬合、欠擬合等

分析模型不足的目的是要通過對(duì)模型評(píng)估的結(jié)果進(jìn)行深入的分析,找出模型的問題和原因,為模型優(yōu)化提供方向。

分析模型不足的方法有多種,如學(xué)習(xí)曲線、混淆矩陣、ROC曲線、PR曲線等,具體的方法要根據(jù)模型的輸出和評(píng)估指標(biāo)來選擇。

分析模型不足的結(jié)果是要明確地指出模型的問題和原因,如過擬合、欠擬合、偏差、方差、噪聲等,以及模型優(yōu)化的目標(biāo)和策略。

4)調(diào)整模型結(jié)構(gòu)

調(diào)整模型結(jié)構(gòu)的目的是要通過對(duì)模型的層數(shù)、節(jié)點(diǎn)數(shù)、激活函數(shù)、損失函數(shù)、正則化項(xiàng)等進(jìn)行修改,改變模型的復(fù)雜度和靈活度,從而提高模型的性能和泛化能力。

調(diào)整模型結(jié)構(gòu)的方法有多種,如增加或減少層數(shù)、節(jié)點(diǎn)數(shù)、激活函數(shù)、損失函數(shù)、正則化項(xiàng)等,具體的方法要根據(jù)模型的問題和原因來選擇。

調(diào)整模型結(jié)構(gòu)的效果是要使模型更加適合數(shù)據(jù)的分布和任務(wù)的目標(biāo),避免過擬合和欠擬合的問題。

步驟5:人工智能大模型優(yōu)化召回模型的模型部署

模型部署是人工智能大模型優(yōu)化召回模型的最終步驟,它可以通過將模型從開發(fā)環(huán)境轉(zhuǎn)移到生產(chǎn)環(huán)境,使模型能夠在真實(shí)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景中發(fā)揮作用,為用戶提供服務(wù)。

模型部署的主要內(nèi)容包括:

1)選擇合適的部署方式,如云服務(wù)、本地部署等

部署方式是指將模型運(yùn)行在哪種平臺(tái)或者設(shè)備上,不同的部署方式可能有不同的優(yōu)缺點(diǎn)。部署方式有多種,如云服務(wù)、本地部署、邊緣計(jì)算等,具體的方式要根據(jù)業(yè)務(wù)的需求和條件來選擇。

部署方式的影響因素有多種,如成本、性能、安全、可擴(kuò)展性等,要根據(jù)業(yè)務(wù)的優(yōu)先級(jí)來權(quán)衡。

例如,如果我們的業(yè)務(wù)需求是要實(shí)時(shí)地為用戶提供推薦服務(wù),我們的條件是有足夠的預(yù)算和資源,我們的優(yōu)先級(jí)是要保證服務(wù)的穩(wěn)定性和速度,那么我們可以選擇云服務(wù)的部署方式,它可以提供強(qiáng)大的計(jì)算能力和存儲(chǔ)空間,以及高效的網(wǎng)絡(luò)傳輸和負(fù)載均衡,從而保證服務(wù)的穩(wěn)定性和速度。

2)進(jìn)行模型部署前的準(zhǔn)備工作

進(jìn)行模型部署前的準(zhǔn)備工作的目的是要確保模型能夠在部署環(huán)境中正常運(yùn)行,無需進(jìn)行額外的修改或者調(diào)試。

進(jìn)行模型部署前的準(zhǔn)備工作的方法有多種,如模型壓縮、模型轉(zhuǎn)換、模型測(cè)試等,具體的方法要根據(jù)部署方式和部署環(huán)境來選擇。

模型壓縮的目的是要減少模型的大小和復(fù)雜度,提高模型的運(yùn)行效率和節(jié)省資源。

模型壓縮的方法有多種,如模型剪枝、模型量化、模型蒸餾等,具體的方法要根據(jù)模型的結(jié)構(gòu)和性能來選擇。模型轉(zhuǎn)換的目的是要將模型從一種格式轉(zhuǎn)換成另一種格式,使模型能夠在不同的平臺(tái)或者設(shè)備上運(yùn)行。

模型轉(zhuǎn)換的方法有多種,如TensorFlow Lite、ONNX、Core ML等,具體的方法要根據(jù)部署平臺(tái)或者設(shè)備的支持和要求來選擇。

模型測(cè)試的目的是要在部署環(huán)境中對(duì)模型進(jìn)行一些基本的功能和性能的檢驗(yàn),確保模型能夠正常工作,無需進(jìn)行額外的修改或者調(diào)試。

模型測(cè)試的方法有多種,如單元測(cè)試、集成測(cè)試、壓力測(cè)試等,具體的方法要根據(jù)部署環(huán)境的特點(diǎn)和條件來選擇。

3)進(jìn)行模型部署

進(jìn)行模型部署的目的是要將模型從開發(fā)環(huán)境轉(zhuǎn)移到生產(chǎn)環(huán)境,使模型能夠在真實(shí)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景中發(fā)揮作用,為用戶提供服務(wù)。

進(jìn)行模型部署的方法有多種,如使用云服務(wù)平臺(tái)、使用本地服務(wù)器、使用邊緣設(shè)備等,具體的方法要根據(jù)部署方式和部署環(huán)境來選擇。

進(jìn)行模型部署的步驟有多種,如上傳模型文件、配置模型參數(shù)、啟動(dòng)模型服務(wù)、監(jiān)控模型狀態(tài)等,具體的步驟要根據(jù)部署平臺(tái)或者設(shè)備的操作和指南來執(zhí)行。

進(jìn)行模型部署的結(jié)果是要使模型能夠在生產(chǎn)環(huán)境中穩(wěn)定、高效、安全地運(yùn)行,為用戶提供滿意的服務(wù)。

4)持續(xù)優(yōu)化和維護(hù)模型

持續(xù)優(yōu)化和維護(hù)模型的目的是要根據(jù)業(yè)務(wù)的變化和用戶的反饋,對(duì)模型進(jìn)行一些必要的更新和改進(jìn),使模型能夠適應(yīng)業(yè)務(wù)的需求和變化,提高用戶的滿意度和轉(zhuǎn)化率。

持續(xù)優(yōu)化和維護(hù)模型的方法有多種,如收集和分析用戶數(shù)據(jù)、收集和分析用戶反饋、收集和分析模型性能、收集和分析模型錯(cuò)誤等,具體的方法要根據(jù)業(yè)務(wù)的特點(diǎn)和目標(biāo)來選擇。

持續(xù)優(yōu)化和維護(hù)模型的步驟有多種,如重新訓(xùn)練模型、重新評(píng)估模型、重新優(yōu)化模型、重新部署模型等,具體的步驟要根據(jù)模型的問題和改進(jìn)來執(zhí)行。

持續(xù)優(yōu)化和維護(hù)模型的結(jié)果是要使模型能夠不斷地提升其性能和泛化能力,為用戶提供更好的服務(wù)。

以上就是本文的全部?jī)?nèi)容,希望對(duì)你有所幫助。

本文由 @產(chǎn)品經(jīng)理獨(dú)孤蝦 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可,禁止轉(zhuǎn)載

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