《大模型智能推荐系统：技术解析与开发实践》PDF下载

系统阐述大语言模型与推荐系统深度融合的创新实践。

本书涵盖技术原理、开发方法及实战案例。全书分为 4 部分，共 12 章，涉及推荐系统的多个关键模块，包括技术框架、数据处理、特征工程、嵌入生成、排序优化及推荐结果评估。

书中重点解析大语言模型在冷启动问题、长尾内容优化和个性化推荐等领域的核心技术，通过深度剖析上下文学习、Prompt 工程及分布式部署等方法，展示如何利用大语言模型提高推荐精度和用户体验。同时，通过实战项目的解析，助力读者掌握高效智能推荐系统从开发到部署的全流程。

本书还引用了 Hugging Face 的 Transformer 库、ONNX 优化工具以及分布式推理框架等先进技术，为构建工业级推荐系统筑牢坚实基础。

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