Желтый Club Talks что происходит в RecSys и при чем тут RL и LLM
Даниил Гаврилов, лид направления NLP в Tinkoff Research, встретился за разговорами с ребятами из направления RecSys Центра технологий искусственного интеллекта Тинькофф.
Гости этого выпуска:
— Олег Лашинин, ведущий исследователь-разработчик направления;
— Денис Красильников, исследователь-разработчик.
Поговорили про рекомендательные системы в Тинькофф и не только: что общего между академическим и прикладным RecSys, про светлое будущее DL и про многое, многое другое.
В общем, присаживайтесь поудобнее, мы начинаем!
0:00 Интро
00:50 RecSys в Тинькофф — это о чем?
0:02:45 Какой результат это все дает, на чем фокусируются студенты?
0:06:59 Про статьи и задачи, с которыми заявлялись на научные конференции
0:08:47 DL в RecSys — светлое будущее или реальность?
0:11:55 Кто ведет за собой RecSys?
0:14:30 Кто еще вкладывается в RecSys
0:16:13 Про видео- и аудиорекомендации
0:19:59 Реально ли настроить идеальные ленты рекомендаций?
0:29:11 Как живет академический RecSys
0:33:01 Рассуждения про foundation model
0:37:21 Как принять тот факт, что без текстовых описаний это все не работает (торг)
0:41:25 И снова возвращаемся к foundation model
0:44:02 Где будущее RecSys?
0:45:05 Про исследование студентов с ChatGPT по рекомендации книг, музыки и фильмов*
0:48:30 Если модель обучается на уже предсказанных данных — это плохо?
0:51:20 NLP задает тренды?
0:51:50 LLM в RecSys — прогнозы
0:53:38 Про веру в RL
0:56:29 Правда ли, что мало кто верит в RL RecSys?
1:00:00 «Многорукие бандиты»
1:01:01 Про будущее
1:05:48 Про важность близости к продукту
1:06:33 Про офлайн-метрики
1:07:04 Качество не равно «работает лучше»
1:09:03 В рекомендациях важны бизнес-правила
1:09:56 Как удается совмещать эксперименты Research и RnD?
1:11:05 Про боли закрытого кода
1:13:11 Следующие научные конференции и немного про прошедшие
* В качестве пользователей в эксперименте выступили сами студенты, а также их друзья и однокурсники. Цель эксперимента — понять, как ChatGPT справляется с задачей рекомендаций книг, фильмов и музыки, когда у нее нет никаких ограничений на айтемы (пример ограничения — выбери 10 лучших из 100 треков, которые мы дали).
Ссылки на статьи, которые упоминались в выпуске:
* Are We Really Making Much Progress? A Worrying Analysis of Recent Neural Recommendation Approaches
* EASE
* ALS
* DSSM
* VAE
* LambdaRank
* SASRec
* BERT4Rec )
* Про feedback loop от Netflix
Наш телеграм:
Дайджесты, статьи и анонсы митапов:
Жизнь команда изнутри и вакансии по направлениям:
Блог на Хабре:
#ai #ml #тинькофф #recsys
94 views
557
166
2 months ago 00:22:46 1
НОВЫЕ ПРАВИЛА КРУГА: РАЗВОРОТЫ, ОБРАТНЫЙ и ДВУСТОРОННИЙ КРУГИ, изменения ПДД круговое движение 2024
2 months ago 00:55:50 2
Мастер-класс от художника клуба “Художка“ Александры Чёрной
2 months ago 02:18:34 1
Роберт Говард — Ястреб с холмов 🎧 аудиокнига, повесть, приключения, боевик
2 months ago 00:16:28 1
How Did Singapore Become So Rich? Singapore’s Economic Secrets