Was bedeutet "UEM"?

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Das User Embedding Modul (UEM) ist ein neues Tool, das dafür entwickelt wurde, wie Empfehlungssysteme verstehen, was Nutzer wollen, zu verbessern. Anstatt nur ein paar aktuelle Aktionen oder Vorlieben zu betrachten, schaut UEM weiter zurück und nutzt die Historie eines Nutzers in freiem Text. Diese Historie wird in eine kompakte Form umgewandelt, die Embeddings genannt wird. Diese Embeddings wirken wie Hinweise für Sprachmodelle und helfen ihnen, genauere und personalisierte Vorschläge zu erstellen.

UEM hebt sich ab, weil es viel längere Nutzerhistorien verarbeiten kann als ältere Methoden, die auf einfachem Text basieren. Das führt zu besseren Vorhersagen und Empfehlungen. Das Hauptziel von UEM ist es, Nutzersignale in Form von Embeddings zu nutzen, um zu beeinflussen, wie Sprachmodelle arbeiten, was zu einem individuelleren Erlebnis für jeden Nutzer führt.