一种基于数据裁剪的生成式大语言模型推荐方法

该发明公开了一种基于数据裁剪的生成式大语言模型推荐方法，属于机器学习领域中的推荐系统技术。本方法通过通过引入大模型技术，利于大模型在生成式方面的优势，一定程度上解决了物品的冷启动问题。通过引入向量量化的技术，使得模型能够更加充分的理解推荐系统物品的语义，弥补自然语言和推荐语义之间的差距；通过数据裁剪策略，我们将原始数据集划分为核心数据集与泛化数据集，从而在保证训练效率的同时，实现了对不同类型样本的差异化建模，充分挖掘并利用了数据集的结构信息与潜在价值。