借助大模型飞升的技术有很多，推荐系统就是其一

自从ChatGPT火了之后，大模型在推荐系统中的应用越来越热了

《大模型推荐系统：算法原理、代码实战与案例分析》

这书名听着就挺干货的，翻看之后更是由衷感叹“这书可真够实在的啊”！

🚀实实在在的行业热点
书里不光讲了大模型的基础知识，还详细说了大模型在推荐系统的四种应用范式，而且每种范式都有案例和代码实现。
·生成范式
·预训练范式
·微调范式
·直接推荐范式
这些都是现在行业里的热点！

💻 实战代码
数据集：书中的代码实战基于MIND和Amazon电商数据集，非常贴近实际应用场景。
开发环境：覆盖了Python沙盒、CUDA和MacBook，无论你使用哪种开发环境，都能跟着书里的步骤操作。

🔧 工业界应用
高效预训练和推理：第九章专门讨论了大模型推荐系统在工业界的应用，包括如何进行高效预训练和推理优化。
业务场景问题：提供了在真实业务场景中可能遇到的问题和建议，非常实用。

📖 额外资源
GitHub代码仓库：书里的所有代码都可以从GitHub代码仓库中获取。
读者群：书后面有加入读者群的方式，可以获取更多资源和交流学习。

🤓 读者反馈
“作为一名对推荐系统感兴趣的从业者，这本书给了我很多启发。它不仅让我对大模型技术有了更深入的理解，还提供了很多可以直接应用到实际工作中的代码和思路。”

如果你也对这个话题感兴趣，强烈推荐你读一读这本书！

小伙伴们，你们对大模型推荐系统有什么想法或者经验吗？欢迎在评论区一起交流讨论哦！