召回模型是數(shù)字化營(yíng)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(yǔ)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(yíng)銷和用戶增長(zhǎng)等數(shù)字化營(yíng)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(méi)有足夠的數(shù)據(jù)，模型就無(wú)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(gòu)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(wèn)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(lái)源來(lái)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(lái)填充缺失數(shù)據(jù)，或者用統(tǒng)計(jì)方法來(lái)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(lái)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(yǔ)言和領(lǐng)域來(lái)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(lái)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(lái)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(lái)確定，一般來(lái)說(shuō)，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(kāi)發(fā)
模型開(kāi)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(kāi)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(yǔ)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(yǔ)言處理（NLP）的BERT、GPT等，計(jì)算機(jī)視覺(jué)（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(lái)決定，一般來(lái)說(shuō)，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(guò)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(lái)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(lái)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(yǔ)義來(lái)選擇。
數(shù)據(jù)增強(qiáng)的目的是要通過(guò)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(lái)選擇。
3）開(kāi)發(fā)模型
開(kāi)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(kāi)發(fā)模型的方法有多種，如使用現(xiàn)有的開(kāi)源模型、基于現(xiàn)有的開(kāi)源模型進(jìn)行改進(jìn)、從零開(kāi)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(lái)選擇。開(kāi)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(guò)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(lái)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(guò)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(wú)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(lái)選擇。
訓(xùn)練模型的過(guò)程是要通過(guò)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(lái)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、批次大孝迭代次數(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(guò)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(lái)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(lái)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(lái)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(lái)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(guò)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(lái)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(lái)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(guò)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(lái)改善模型的好壞的手段，不同的模型和問(wèn)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(lái)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(guò)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(guò)擬合、欠擬合等
分析模型不足的目的是要通過(guò)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(wèn)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(lái)選擇。
分析模型不足的結(jié)果是要明確地指出模型的問(wèn)題和原因，如過(guò)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(guò)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(wèn)題和原因來(lái)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(guò)擬合和欠擬合的問(wèn)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(guò)將模型從開(kāi)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(lái)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(lái)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(wú)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(lái)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(lái)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(lái)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(wú)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(lái)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(kāi)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(lái)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(lái)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)、收集和分析用戶反愧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(lái)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(wèn)題和改進(jìn)來(lái)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)。
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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