【技术实现步骤摘要】
本公开涉及人工智能，尤其涉及大模型、自然语言处理、深度学习及智能推荐等领域，能够用于推荐系统、广告投放、内容分发、电商平台、搜索引擎优化等应用场景，具体涉及一种基于大模型的资源冷启动方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、推荐系统是现代互联网服务中不可或缺的一部分，个性化推荐服务为用户提供了极大的便利。然而，在冷启动场景下，由于新资源在推荐系统内无任何交互信息，难以进行有效的推荐，仍然存在推荐效果不佳的问题。
技术实现思路
1、本公开提供一种基于大模型的资源冷启动方法、装置、设备及存储介质。
2、根据本公开的一方面，提供了一种基于大模型的资源冷启动方法，该方法包括：
3、从在线请求中解析出目标对象的特征数据；
4、基于目标对象的特征数据确定目标对象的向量，并基于目标对象的向量从多模态向量索引库中得到第一召回结果，其中，多模态向量索引库存储有新资源的多模态向量，新资源的多模态向量由微调后的多模态大模型提取得到；
5、基于目标对象的特征数据确...
【技术保护点】
1.一种基于大模型的资源冷启动方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其中，利用从第一离线日志中挖掘的已发布资源与对象的交互数据，对所述多模态大模型进行微调，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述基于所述目标对象的特征数据确定所述目标对象的向量，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述目标对象的特征数据确定第一目标资源集合，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，还包括：
7.根据权利要求1所述的方法，还包括：
8.根...
【技术特征摘要】
1.一种基于大模型的资源冷启动方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其中，利用从第一离线日志中挖掘的已发布资源与对象的交互数据，对所述多模态大模型进行微调，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述基于所述目标对象的特征数据确定所述目标对象的向量，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述目标对象的特征数据确定第一目标资源集合，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，还包括：
7.根据权利要求1所述的方法，还包括：
8.根据权利要求7所述的方法，还包括：
9.一种基于大模型的资源冷启动装置，包括：
10.根据权利要求9所述的装置，还包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：雷发林，刘鑫，周杨，李善涛，
申请(专利权)人：百度在线网络技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：
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