تُستخدم أنظمة التوصيات على نطاق واسع في مختلف الصناعات ، بما في ذلك التجارة الإلكترونية ووسائل التواصل الاجتماعي وخدمات البث. تساعد هذه الأنظمة المستخدمين على اكتشاف المنتجات أو الخدمات أو المحتوى ذي الصلة بناءً على اهتماماتهم وسلوكهم السابق. أحد الأساليب الأكثر شيوعًا لبناء أنظمة التوصية هو التصفية التعاونية ، والتي تتضمن تحليل تفاعلات المستخدم مع العناصر وإيجاد أوجه التشابه بين المستخدمين أو العناصر. ومع ذلك ، فإن هذا النهج له بعض القيود ، مثل مشكلة البداية الباردة وتناثر تفاعلات عنصر المستخدم.
فوائد وتحديات استخدام GPT لأنظمة التوصيات
- للتغلب على هذه القيود ، تم استخدام تقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) ، مثل GPT ، لتعزيز أنظمة التوصية. GPT هو نموذج لغة قوي يمكنه إنشاء نص بلغة طبيعية بناءً على موجه معين. من خلال استخدام GPT ، يمكن لأنظمة التوصية إنشاء توصيات مخصصة للمستخدمين استنادًا إلى مدخلات اللغة الطبيعية ، مثل استعلامات البحث أو أوصاف المنتج أو المراجعات.
- تتمثل إحدى مزايا استخدام GPT في أنظمة التوصية في أنه يمكن أن ينتج توصيات أكثر دقة وشخصية من خلال تحليل نص اللغة الطبيعية. على سبيل المثال ، يمكن لـ GPT تحليل المشاعر ونبرة مراجعات المستخدم لتحديد تفضيلات المستخدم والتوصية بالمنتجات أو الخدمات ذات الصلة. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن لـ GPT فهم سياق ودلالات نص اللغة الطبيعية ، مما قد يحسن دقة التوصيات.
- ومع ذلك ، هناك أيضًا بعض التحديات المرتبطة باستخدام GPT في أنظمة التوصية. تتمثل إحدى التحديات في قابلية تطوير GPT ، حيث إنها تتطلب قدرًا كبيرًا من الموارد الحسابية لإنشاء نص بلغة طبيعية. بالإضافة إلى ذلك ، قد تعاني GPT من التحيز في توليد اللغة ، مما قد يؤدي إلى توصيات متحيزة.
- لمواجهة هذه التحديات ، يستكشف الباحثون تقنيات مختلفة ، مثل التدريب المسبق لـ GPT على البيانات الخاصة بالمجال والضبط الدقيق للنموذج بناءً على ملاحظات المستخدم. بالإضافة إلى ذلك ، يدرس الباحثون استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي القابلة للتفسير لزيادة الشفافية والتخفيف من مخاطر التوصيات المتحيزة.
