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Unifying Search and Recommendation in LLMs via Gradient Multi-Subspace Tuning

通过梯度多子空间调优统一大语言模型中的搜索与推荐

Jujia Zhao, Zihan Wang, Shuaiqun Pan, Suzan Verberne, Zhaochun Ren

AI总结 针对搜索与推荐统一中全微调计算昂贵、参数高效微调存在梯度冲突和用户意图理解偏移的问题，提出梯度多子空间调优框架，通过多子空间分解和零空间投影缓解冲突并保持通用知识，在基准数据集上超越现有方法。

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