⭕️以下就是字节跳动TT推荐系统0-1落地应用简单的描述，同时我还整理了其他不同大厂的项目案例拆解以及其他的AI产品项目，都已经脱敏了
✅在这之前🈶一位90后产品女生用我分享的项目去面试，上周就已经拿下了一家大厂的offer，总包60W➕
🌟可以说TT推荐系统被广泛认为是世界上运营规模最大的推荐系统之一，原因是它可以推荐视频或广告，即使是其他大型科技公司也无法与之匹敌
🌟其实在TT这样的平台上进行推荐非常困难，因为训练数据是非稳定的，用户的兴趣可能在几分钟内就发生变化，而且用户、视频和广告的数量也在不断变化。社交媒体平台上推荐系统的预测性能在数小时内就会下降，因此需要尽可能频繁地更新
⭕️【TT的方法】
✅TT建立了一个流引擎，以确保以在线方式持续训练模型。模型服务器为模型生成推荐视频的特征，作为回报，用户与推荐项目进行互动
✅这种反馈循环会产生新的训练样本，并立即发送到训练服务器。训练服务器保存着模型的副本，模型参数则在参数服务器中更新。每隔一分钟，参数服务器都会与生产模型同步。这就是模型只更新一部分的原因。非稳态（概念漂移）的主要原因来自于嵌入表所代表的稀疏变量（用户、视频、广告等）
⭕️当用户与推荐项目互动时，只有与用户和项目相关联的向量以及网络上的部分权重会得到更新。因此，只有更新的向量会在一分钟内同步，而网络权重则会在更长的时间框架内同步。典型的推荐系统使用固定的嵌入表，稀疏变量的类别通过哈希函数分配给一个向量。通常情况下，哈希值小于类别数，多个类别会被分配到同一个向量中
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💾例如，多个用户共享同一个向量。这样，我们就可以处理新用户的冷启动问题，并对整个表的最大内存使用量进行限制。但这也会降低模型的性能，因为用户行为会被混淆
✅取而代之的是，TT使用动态嵌入大小，这样新用户就可以添加到自己的向量中。他们使用无碰撞哈希函数，因此每个用户都有自己的向量。低活跃度的用户不会对模型性能产生太大影响，因此他们会动态删除这些低活跃度的 ID 以及过时的 ID。这样既能保持较小的嵌入表，又能保证模型的质量
大模型&AI产品经理如何学习
求大家的点赞和收藏，我花2万买的大模型学习资料免费共享给你们，来看看有哪些东西。
1.学习路线图
第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；
第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；
第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
2.视频教程
网上虽然也有很多的学习资源，但基本上都残缺不全的，这是我自己整理的大模型视频教程，上面路线图的每一个知识点，我都有配套的视频讲解。
（都打包成一块的了，不能一一展开，总共300多集）
因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击下方图片前往获取
3.技术文档和电子书
这里主要整理了大模型相关PDF书籍、行业报告、文档，有几百本，都是目前行业最新的。
4.LLM面试题和面经合集
这里主要整理了行业目前最新的大模型面试题和各种大厂offer面经合集。
👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；
• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；
• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
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5.LLM面试题合集
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