互联网作为信息的“高速公路”正在拉近企业与用户间的距离，随着技术的发展，能够精准匹配客户意图、真正想用户所想的“科技巨头”正在崛起。另一方面，希望有一套人工智能算法，能够快速分析，精准找到用户兴趣所在，普惠更多互联网+企业。
现在它来了!“沈阳·太一”多模态推荐模型，就是一个庞大的推荐系统，模型参数规模10亿，融合文本、图像、社交、知识图谱等多模态信息，分析海量数据，推荐精准内容，让“随便”变成企业与用户间的“心有灵犀”。
多模态推荐模型，让场景“联动”起来
为了解决大数据时代信息过载和用户无明确需求的问题，完善个性化推荐系统，2022年10月，东北大学、华为、沈阳人工智能计算中心在长达三个月的详细规划和研讨之后，合作正式迈入新一阶段，基于昇腾AI正式发布辽宁地区首个大模型——“沈阳·太一”(The One)多模态推荐模型。本项成果在各方努力下不断完善趋于成熟，并即将实现部分模态落地，这既是对于当下推荐类网络在模型方面空白的填补，也在大数据、互联网等以内容为核心的行业领域具有广泛应用场景及巨大社会价值。
“沈阳·太一”多模态推荐模型是基于昇腾AI硬件和昇思MindSpore AI框架开发的多模态推荐模型，将各种推荐任务统一在一个共享框架中，支持多个模态的集成，可以完成特定的训练任务，比如：评分预测、序列化推荐等。该模型通过单模态编码器处理采集的物品侧信息、评论信息、图片以及音视频信息、社交信息、知识图谱信息以及其他特征，随后经由一个跨模态编码器和若干跨模态解码器产生输出结果，可实现信息过滤、产品推荐、兴趣推荐、广告推荐等。
模型由东北大学郭贵冰教授团队开发。郭贵冰教授是东北大学长聘教授，博士生导师，辽宁省百千万人才，LibRec推荐系统库创始人。中国计算机学会会员，中国人工智能学会智能服务专业委员会委员。
研究方向覆盖推荐系统、知识图谱、智能问答、自然语言处理。在相关研究领域已发表90余篇国际学术会议和期刊文章。
普惠能力，AI走向应用落地新阶段
推荐类模型虽然在互联网行业应用广泛，但推荐类多模态的大模型还未有标杆。在广告、电商、信息流分发等业务场景中，推荐算法发挥着至关重要的作用，除了大互联网厂商拥有根据自己内容的推荐模型之外，多数互联网上的内容提供公司仍旧停留在让用户自己搜寻查找想要内容的阶段。因此一个易理解、易部署、多模态、多算法的推荐模型目前急切被市场所需。在沈阳人工智能计算中心的支持下，“沈阳·太一”多模态推荐模型已与沈阳美行科技股份有限公司、大连厚仁科技有限公司交流并达成合作意向，实现了技术科研与应用落地充分结合，共同打造昇腾模型标杆，推动信息时代快速更新发展。
“沈阳·太一”多模态推荐模型将应用于沈阳美行科技股份有限公司智慧出行领域的技术研发与推广，通过模型分析用户生活习惯与出行目的，可以动态根据用户偏好进行个性化、有针对性的旅游目的地/路线推荐服务，惠及用户日常出行。
大连厚仁科技有限公司同样对“沈阳 · 太一”多模态推荐模型十分感兴趣，通过多轮技术交流已建立合作意向，未来厚仁科技将依托人工智能和大数据技术构建智能服务生态，利用太一推荐模型分析音频、图片、历史行为等数据，达到AI诵读评测、AI规范汉字书写评测、AI书籍阅读评价等功能应用，为全国青少年提供互联网智慧学习服务。
在大模型交流会上，郭贵冰教授表示，推荐系统是促进数字经济高速发展的重要技术，在应用层、推荐算法层、数据层为主要研究内容。大模型提供“预训练大模型+下游任务微调”的通用AI解决方案，同时具备国产技术框架优势，希望与华为及计算中心共同努力，规划昇腾大模型沙盘，打造昇腾大模型标杆，构筑大模型创新高地!
作为辽宁地区首个大模型，“沈阳·太一”多模态推荐模型正领衔探索多模态大模型的场景规划与发展方向。未来，沈阳人工智能计算中心将提供澎湃的昇腾AI算力，携手东北大学及生态伙伴共同推进“沈阳·太一”多模态推荐模型产业化落地，引领信息时代产业变革，推动各行业智能化转型，为繁荣人工智能产业生态贡献力量。
(来源：新视线)
