互聯(lián)網(wǎng)作為信息的“高速公路”正在拉近企業(yè)與用戶間的距離，隨著技術(shù)的發(fā)展，能夠精準匹配客戶意圖、真正想用戶所想的“科技巨頭”正在崛起。另一方面，希望有一套人工智能算法，能夠快速分析，精準找到用戶興趣所在，普惠更多互聯(lián)網(wǎng)+企業(yè)。

現(xiàn)在它來了！“沈陽·太一”多模態(tài)推薦模型，就是一個龐大的推薦系統(tǒng)，模型參數(shù)規(guī)模10億，融合文本、圖像、社交、知識圖譜等多模態(tài)信息，分析海量數(shù)據(jù)，推薦精準內(nèi)容，讓“隨便”變成企業(yè)與用戶間的“心有靈犀”。

多模態(tài)推薦模型，讓場景“聯(lián)動”起來

為了解決大數(shù)據(jù)時代信息過載和用戶無明確需求的問題，完善個性化推薦系統(tǒng)，2022年10月，東北大學(xué)、華為、沈陽人工智能計算中心在長達三個月的詳細規(guī)劃和研討之后，合作正式邁入新一階段，基于昇騰AI正式發(fā)布遼寧地區(qū)首個大模型——“沈陽·太一”（The One）多模態(tài)推薦模型。本項成果在各方努力下不斷完善趨于成熟，并即將實現(xiàn)部分模態(tài)落地，這既是對于當(dāng)下推薦類網(wǎng)絡(luò)在模型方面空白的填補，也在大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)等以內(nèi)容為核心的行業(yè)領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用場景及巨大社會價值。

（推薦模型支持多種模態(tài)分類）

“沈陽·太一”多模態(tài)推薦模型是基于昇騰AI硬件和昇思MindSpore AI框架開發(fā)的多模態(tài)推薦模型，將各種推薦任務(wù)統(tǒng)一在一個共享框架中，支持多個模態(tài)的集成，可以完成特定的訓(xùn)練任務(wù)，比如：評分預(yù)測、序列化推薦等。該模型通過單模態(tài)編碼器處理采集的物品側(cè)信息、評論信息、圖片以及音視頻信息、社交信息、知識圖譜信息以及其他特征，隨后經(jīng)由一個跨模態(tài)編碼器和若干跨模態(tài)解碼器產(chǎn)生輸出結(jié)果，可實現(xiàn)信息過濾、產(chǎn)品推薦、興趣推薦、廣告推薦等。

模型由東北大學(xué)郭貴冰教授團隊開發(fā)。郭貴冰教授是東北大學(xué)長聘教授，博士生導(dǎo)師，遼寧省百千萬人才，LibRec推薦系統(tǒng)庫創(chuàng)始人。中國計算機學(xué)會會員，中國人工智能學(xué)會智能服務(wù)專業(yè)委員會委員。

研究方向覆蓋推薦系統(tǒng)、知識圖譜、智能問答、自然語言處理。在相關(guān)研究領(lǐng)域已發(fā)表90余篇國際學(xué)術(shù)會議和期刊文章。

普惠能力，AI走向應(yīng)用落地新階段

推薦類模型雖然在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)應(yīng)用廣泛，但推薦類多模態(tài)的大模型還未有標桿。在廣告、電商、信息流分發(fā)等業(yè)務(wù)場景中，推薦算法發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，除了大互聯(lián)網(wǎng)廠商擁有根據(jù)自己內(nèi)容的推薦模型之外，多數(shù)互聯(lián)網(wǎng)上的內(nèi)容提供公司仍舊停留在讓用戶自己搜尋查找想要內(nèi)容的階段。因此一個易理解、易部署、多模態(tài)、多算法的推薦模型目前急切被市場所需。在沈陽人工智能計算中心的支持下，“沈陽·太一”多模態(tài)推薦模型已與沈陽美行科技股份有限公司、大連厚仁科技有限公司交流并達成合作意向，實現(xiàn)了技術(shù)科研與應(yīng)用落地充分結(jié)合，共同打造昇騰模型標桿，推動信息時代快速更新發(fā)展。

“沈陽·太一”多模態(tài)推薦模型將應(yīng)用于沈陽美行科技股份有限公司智慧出行領(lǐng)域的技術(shù)研發(fā)與推廣，通過模型分析用戶生活習(xí)慣與出行目的，可以動態(tài)根據(jù)用戶偏好進行個性化、有針對性的旅游目的地/路線推薦服務(wù)，惠及用戶日常出行。

（美行科技-旅游推薦）

大連厚仁科技有限公司同樣對“沈陽 ·太一”多模態(tài)推薦模型十分感興趣，通過多輪技術(shù)交流已建立合作意向，未來厚仁科技將依托人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)構(gòu)建智能服務(wù)生態(tài)，利用太一推薦模型分析音頻、圖片、歷史行為等數(shù)據(jù)，達到AI誦讀評測、AI規(guī)范漢字書寫評測、AI書籍閱讀評價等功能應(yīng)用，為全國青少年提供互聯(lián)網(wǎng)智慧學(xué)習(xí)服務(wù)。

　?。ê袢式逃?教育推薦）

在大模型交流會上，郭貴冰教授表示，推薦系統(tǒng)是促進數(shù)字經(jīng)濟高速發(fā)展的重要技術(shù)，在應(yīng)用層、推薦算法層、數(shù)據(jù)層為主要研究內(nèi)容。大模型提供“預(yù)訓(xùn)練大模型+下游任務(wù)微調(diào)”的通用AI解決方案，同時具備國產(chǎn)技術(shù)框架優(yōu)勢，希望與華為及計算中心共同努力，規(guī)劃昇騰大模型沙盤，打造昇騰大模型標桿，構(gòu)筑大模型創(chuàng)新高地！

作為遼寧地區(qū)首個大模型，“沈陽·太一”多模態(tài)推薦模型正領(lǐng)銜探索多模態(tài)大模型的場景規(guī)劃與發(fā)展方向。未來，沈陽人工智能計算中心將提供澎湃的昇騰AI算力，攜手東北大學(xué)及生態(tài)伙伴共同推進“沈陽·太一”多模態(tài)推薦模型產(chǎn)業(yè)化落地，引領(lǐng)信息時代產(chǎn)業(yè)變革，推動各行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型，為繁榮人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)貢獻力量。