ChatGPT 搜索与推荐之间的匹配问题

近期 ChatGPT 又迎来了一次大火，各个公司相继下场进行相关的研发工作。2 月 8 日，微软 Edge 浏览器正式推出由 OpenAI 语言模型支持的最新版本必应 Bing 搜索引擎 ，新的 Edge 浏览器增加可以聊天与写作的必应。微软称：希望将必应体验带到所有浏览器，而不局限于 Edge。微软市值一夜飙升 5450 亿元。

同天，谷歌发布视频，推广 AI 聊天机器人 Bard，但是出师不利：在搜索与推荐的底层匹配问题上出现了错误，导致回答的内容与问题不匹配，直接造成谷歌市值大幅度缩水，跌幅达 7202 亿元。

近期 ChatGPT 算是真正意义上的已经火爆出圈了，已经不在局限于计算机领域内的人员，在其他领域当中也是备受关注，其它行业的人员也是已经争相开始了对 ChatGPT 的讨论。

百度发出通告，计划在今年 3 月份会正式推出自己的类 ChatGPT 项目“文心一言”（ERNIE Bot），据透露，本次“文心一言”项目一经落地，将会直接接入百度搜索，目前，百度搜索已陆续开始上线或者内测“文心一言”相关的功能。

ChatGPT 使得搜索和推荐中的相关语义匹配得到了质的飞跃。近几年业界的一个趋势便是将搜索与推荐进行联合建模，使之能相互借鉴对方的数据和用户反馈信息，以获得匹配效果的进一步提升，这个联合模式在 ChatGPT 当中也是体现得非常紧密。GPT 需要解决的一个最终问题即为底层的不匹配问题，需要构建一个满足两者的匹配函数。

ChatGPT 的强大想必很多朋友已经见识或体验过：它不仅能流畅地和我们对话，还能写诗、写文章，甚至写代码。很多小伙伴都迫不及待想要去了解 GPT，但是苦于无从下手。

今天小编为大家推荐一本底层逻辑上，面向搜索与推荐在匹配问题上的书籍：《深度匹配学习》

本书内容

本书从语义匹配的角度解决搜索引擎和推荐系统的关键痛点，为构建解决语义匹配问题的深度学习模型提供了通用框架。第 1 章概述搜索和推荐中的语义匹配问题，以及近年来的研究进展。第 2 章介绍传统匹配模型，包括潜在空间模型。第 3 章介绍深度学习技术在构建匹配模型时的应用。第 4 章和第 5 章分别介绍用于搜索和推荐的深度匹配模型，并将当前的深度学习解决方案分为两类：表示学习方法和匹配函数学习方法。第 6 章对全书内容做了总结，并为读者指明进一步学习的方向。

本书特色

- 人工智能大咖学者徐君、何向南、李航联袂创作

- 用深度学习助力搜索引擎和推荐系统

信息科学的一大基本问题是如何从庞大的信息库中识别满足用户需求的信息。虽然搜索和推荐都属于信息访问范式，但二者的信息提供机制各异。本书从语义匹配的角度为搜索和推荐提供了统一的框架，归纳和总结了深度匹配学习领域的前沿成果，旨在帮助深度匹配模型更广泛地应用于与搜索和推荐相关的互联网产品。

作译者介绍

【作者简介】

徐君

中国人民大学杰出学者特聘教授、博导。曾就职于微软亚洲研究院、华为技术有限公司诺亚方舟实验室和中国科学院计算技术研究所。主要研究方向包括信息检索、因果分析和数据挖掘等。发表论文 100 余篇，担任多个国际期刊的编委或副主编，主持多项国家级项目。

何向南

中国科学技术大学教授、博导，国家高层次青年人才计划入选者。研究方向包括推荐系统、数据挖掘、因果推理等，在 SIGIR、KDD、WWW 等国际学术会议上发表论文 100 余篇，爱思唯尔中国高被引学者，阿里巴巴达摩院青橙奖获得者。担任多个国际期刊的编委或副主编，主持多项国家级项目，研究成果在多个商业公司的线上系统中获得应用，取得积极效果。

李航

字节跳动科技有限公司研究部门负责人。ACL 会士、IEEE 会士、ACM 杰出科学家。京都大学毕业，东京大学博士。曾就职于 NEC 公司中央研究所、微软亚洲研究院、华为技术有限公司诺亚方舟实验室。主要研究方向包括自然语言处理、信息检索、机器学习、数据挖掘。《机器学习方法》等书作者。

【译者简介】

朱小虎

通用人工智能研究员、谷歌机器学习 GDE、百度深度学习布道师、Foresight Institute Fellow。University AI 和 Center for Safe AGI 的创始人。举办过多场国际性人工智能峰会和活动，曾受邀为多所国内高校制订人工智能学习规划和教授人工智能前沿课程，也曾为多家世界 500 强企业提供人工智能方面的战略布局建议及落地实施等方面的咨询建议。《深入浅出神经网络与深度学习》《人工智能缔造师》等书译者。

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