Семантические идентификаторы переменной длины для рекомендательных систем (Кирилл Хрыльченко)

Коллоквиум ФКН НИУ ВШЭ. Генеративные модели стали важной частью рекомендательных систем, как для моделирования пользователей в виде последовательностей событий, так и для интеграции больших языковых моделей в рекомендации. Из-за очень больших размеров каталогов, из которых рекомендуются объекты, такие модели сложно обучать и совмещать с языковыми моделями. Потенциальным решением этой проблемы являются семантические идентификаторы, которые представляют айтемы как последовательности токенов из небольшого словаря. В данном докладе обсуждаются популярные методы, которыми строятся семантические идентификаторы, и результаты исследований докладчика, в которых семантические идентификаторы обобщаются на переменную длину. Выступает Кирилл Хрыльченко, старший преподаватель, департамент больших данных и информационного поиска ФКН НИУ ВШЭ. 3 марта 2026 https://www.youtube.com/playlist?list=PLEqoHzpnmTfA6dJvXnWP_S6wr5QKz3lr0 Коллоквиум ФКН: https://cs.hse.ru/colloquium/ ФКН: https://cs.hse.ru Подписывайтесь на нас: 📍 https://vk.com/cshse 📍 https://t.me/fcs_hse 📍 https://t.me/sci_fcs