Transformer 模型已经成为许多现代服务的基础，例如 LinkedIn、Netflix 和 Spotify。它们允许您个性化推荐、创建个性化优惠并预测用户需求。使用这项技术的一个例子是 GPT 聊天，它是一个基于 Transformer 的生成模型。事实上，所有这些服务都使用了谷歌以 Bert 产品形式提供的这项技术。
Sputnik 也在其解决方案中积极
实施可转换模型。具体来说，两年前他们提出了一个新版本的推荐算法，该算法基于GPT。这是该公司成立12年来最显著的进步，而且效果立竿见影。
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新算法带来令人印象深刻的结果
在不同的行业中，变压器模型 捷克共和国资源 有不同的作用，但总是会增加效率。例如，在电子领域，推荐区块的销售增长达到了+40%。其他行业，例如工具，增长了+20%，而在时尚和配饰行业，通过推荐实现的销售额增长了两倍！得益于推荐块，甚至宠物产品的销量也增长了两倍。
什么是变压器模型？它与传统模型有何不同？
与传统算法不同，Transformer 模型能够考虑上下文。她能理解产品之间关系的逻辑和顺序。传统模型只是“看到”产品视图并以此为基础，而变革模型则分析整体背景。
例如，如果传统模型发现用 俄罗斯号码列表 户查看了自行车、水瓶和运动手套，它就会简单地推荐其他运动产品。变压器模型将理解该用户是一名骑自行车的人，并将提供头盔或特殊服装。
变压器模型的特点
- 对异构数据的适应性。 Transformers 考虑了各种类型的数据，例如产品浏览量、喜欢 4 个技术业务技巧，为您的网站带来更多流量 和评论，这显著提高了推荐的准确性。
- 轻松集成新的产品类别。模型自动适应新的类别，无需干预业务逻辑。
- 上下文处理。该模型能够考虑事件的顺序及其联系，从而提供更准确的建议。
变压器优点的一个经典例子是“冷启动”。传统模型需要一些时间来适应新产品，而变革模型则可以快速获取新数据。例如，带有以前没有的 ID 标签的新款运动鞋将被考虑并更快地提供给用户。