自适应大模型架构在智能推荐中的应用

摘要

针对传统推荐系统在多场景适配、计算效率和资源利用等方面的挑战，本研究提出了一种基于自适应大模型的智能推荐架构。该架构通过深度神经网络结构设计与动态参数调整机制，在特征提取层采用多分支并行结构，结合注意力计算机制对用户兴趣演化过程进行建模，并实现参数阈值的动态更新以控制模型表征能力。实验结果表明：与传统推荐方法相比，本架构在推荐精度、计算效率和资源利用率方面均取得显著提升，推理延迟降低37.8%,点击率提升50.0%,在电商购物、新闻资讯等应用场景中展现出良好的适应性能。

关键词

自适应架构 / 大模型 / 智能推荐 / 深度学习 / 注意力机制