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Notellm
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此产品适合数据科学家、机器学习研究人员及希望提升推荐系统的开发者，特别是在处理用户生成内容（UGC）方面。其独特的多模态处理能力和高效的嵌入生成机制使其在实际应用中更具优势。
AI模型知识管理#大型语言模型#多模态处理#推荐系统#用户生成内容#开源普通产品开源
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产品介绍
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简介
NoteLLM 是一款专注于用户生成内容的可检索大型语言模型，旨在提升推荐系统的性能。通过将主题生成与嵌入生成相结合，NoteLLM 提高了对笔记内容的理解与处理能力。该模型采用了端到端的微调策略，适用于多模态输入，增强了在多样化内容领域的应用潜力。其重要性在于能够有效提升笔记推荐的准确性和用户体验，特别适用于小红书等 UGC 平台。
截图
产品特色
生成主题标签和类别，从而提高内容嵌入质量。
支持多模态输入处理，适应复杂内容类型。
提供端到端的微调策略，无需对齐，提高效率。
包含有效的机制（mICL 和晚期融合）来增强多模态表示。
提供训练和评估的完整框架，便于实验和应用。
易于集成和使用，适合快速开发和部署。
基于深度学习的模型设计，支持大规模数据处理。
开源代码可用，方便社区贡献和修改。
使用教程
访问 NoteLLM 的 GitHub 页面并克隆代码库。
运行 env.sh 脚本以设置所需环境。
下载并准备预训练权重，放置于指定目录。
根据需要配置数据集，确保数据格式符合要求。
运行主训练脚本进行模型训练或评估。
流量来源
直接访问51.61%外链引荐33.46%邮件0.04%
自然搜索12.58%社交媒体2.19%展示广告0.11%
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