Рекомендательная модель смотрит, что люди уже покупали и смотрели, и предлагает следующее. В отличие от облачных сервисов открытая модель учится на вашей истории заказов и остаётся внутри вашего контура. Качество тут зависит не столько от модели, сколько от того, насколько чистые у вас данные о покупках и просмотрах.
Открытая базовая модель рекомендаций от сервиса коротких видео: история просмотров и покупок подаётся модели как последовательность и она предсказывает следующий товар или ролик. Нужно дообучение на своих данных.
Небольшой открытый генеративный рекомендатель на 1,5B с выложенными чекпойнтами и полным циклом обучения. Удобен как учебный и стартовый вариант, под реальный магазин требует дообучения на своих заказах.
Двухуровневая схема: одна языковая модель читает описание товара, вторая собирает из истории интерес покупателя. Выложены готовые чекпойнты на 1B и 7B, но под свой каталог их надо дообучать.
Модели, которые переводят фото товара и его название в один вектор: подходят для блока «похожие товары», поиска картинкой и подбора по описанию. Заточены под товарные карточки магазинов.
Энкодеры описаний, дообученные так, чтобы близкими считались товары, которые люди действительно берут вместе, а не просто похожие по словам. Выложены версии, обученные на открытых каталогах.
Энкодеры, которые сводят в один вектор текстовый портрет покупателя и текстовое описание товара, чтобы сопоставлять их напрямую. Помогают там, где по новой позиции ещё нет статистики покупок.
Три языковые модели, дообученные на большом наборе торговых инструкций: подбор товара, ответы по карточке, сопоставление позиций, разбор отзывов. Под свой ассортимент всё равно нужно дообучение.
Лёгкие энкодеры, обученные на парах «карточка товара — живой отзыв»: дают вектора товаров для блоков «похожее» и для поиска по описанию словами покупателя. Веса маленькие, работают на обычном сервере.
Языковая модель на 7B, дообученная на текстах отзывов и карточек товаров под задачи рекомендаций и предсказания оценки. Лицензия запрещает коммерческое использование, для магазина нужна своя история заказов.
Подход, где каждому товару выдаётся короткий код-идентификатор, понятный языковой модели, и она предсказывает этот код. Выложены дельта-веса по трём категориям, лицензия на карточке не указана.
Проверенная временем модель для одежды и обуви: понимает фото вещи и её описание в одном пространстве, поэтому годится для похожих товаров и подбора по образу. Под свой ассортимент лучше дообучить.
Ранняя и до сих пор популярная работа, где рекомендации задаются обычным текстом: один и тот же небольшой движок отвечает на подбор, оценку и объяснение. Чекпойнты обучены на открытых наборах, для магазина нужен свой.
Открытую модель можно поставить на свой сервер: данные не уходят в чужое облако, нет оплаты за каждый запрос, модель можно дообучить на ваших документах.
