Pfeed: Generating near real-time personalized feeds using precomputed embedding similarities

March 18, 2024, 3:20 p.m.

유저 임베딩은 유저의 다양한 선호도를 포착하는데는 어려움이 있으며, 실시간성을 트래킹하는 것 역시 비용이 많이든다는 문제가 있음. 이런 문제들을 현업에서 다루는 방법을 제시한 논문

검색 및 추천에 사용할 수 있는 Cold-start에 강한 Two-tower 모델을…

LLMs for User Interest Exploration in Large-scale Recommendation Systems

June 14, 2024, 1:44 p.m.

E-commerce에서 LLM 을 활용하는것에 대한 효과

google deepmind 논문

[SIGIR'23] PersonalTM: Transformer Memory for Personalized Retrieval

June 21, 2024, 4:12 p.m.

Two Tower 모델 리서치

Two tower 모델 논문 리뷰

LLM Review Part1

July 10, 2024, 11:55 a.m.

LLM 모델의 연구흐름을 리뷰한다. Part1은 GPT 에 집중

GPT 연구 흐름에 집중한다.

[Arxiv'18] FOMAML: On First-Order Meta-Learning Algorithm

Aug. 6, 2024, 10:12 p.m.

Optimization-based Meta Learning 의 seed 논문인 MAML를 개선한 논문

이 post에서 MAML Family로 많이 언급되는 알고리즘인 FOMAML, Re…

[EMNLP'21] SimCSE: Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings

Feb. 8, 2025, 10:30 p.m.

Sentence Embedding 을 Contrastive learning으로 학습하고자 한 시도

논문링크: