Хувь хүний шаардлагад суурилсан маркетинг нь өнөөгийн бизнес орчинд үндсэн стратеги болж, хэрэглэгчийн оролцоог нэмэгдүүлж, салбар бүрт өсөлт дэмжиж байна. Маркетингийн хүчин чармайлтыг хувь хүний давуу тал, зан төлвийн дагуу өөрчлөхийн үр дүнд компаниуд илүү хүчирхэг холбоо тогтоож, хөрвөлтийн хувь хэмжээг өсгөж, хэрэглэгчийн сэтгэл ханамжийг сайжруулдаг. Үйлдвэрийн хувьд уламжлалт персонализаци нь ихэвчлэн зөвлөмж системүүд ба чиглэсэн сурталчилгаанууд дээр төвлөрдөг байв, эдгээр нь үр дүнгээ өгч батлагдсан. Гэсэн хэдий ч, хувь хүний санал болгох системийг өргөжүүлэх нь маркетингийн үр дүнг илүү сайжруулах боломжийг нээж байна. Сүүлийн үеийн судалгаагаар зөв гүйцэтгэсэн персонализаци стратеги нь орлогыг 40 хувиар нэмэгдүүлэх чадвартай болохыг харуулж, хөгжүүлэлт, нарийвчлал өндөртэй моделиудыг боловсруулах нь чухал болохыг онцолж байна. Эдгээр шинэчлэлтэд хариу үйлдэл үзүүлэн, SLM4Offer нэртэй шинэ хүрээ танилцуулагдсан нь үүсгэх ухаалаг хиймэл оюун ухааны (AI) технологи ашиглан хувь хүний санал болгох системийг бий болгож байна. Google-ийн өмнө сургаж бэлтгэсэн T5-Small (60 сая параметртэй) хэл бондуулалт-тай encoder-decoder маягт дээр тулгуурлан, SLM4Offer нарийвчилсан контрастив сургалт ашиглан хувь хүний санал болгох үүднээс боловсронгуй болгосон байна, энэ нь уламжлалт хянаж сургах аргаас ялгаатай. Үндсэн шинэчлэл нь сургалтын үед InfoNCE (Мэдээллийн Дуу Нөөцийн Тэнцвэртгэл-Эцэсгүй Үнэлгээ) алдагдлын функцийг ашиглах явдал бөгөөд энэ нь хэрэглэгчийн профайлын дүрслэлүүдийг—хэрэглэгчийн шинж чанарууд ба давуу талыг илэрхийлсэн абстракт дүрслэлийг—холбогдох санал болгох системтэй нэгтгэхэд чиглэгдсэн. Энэ зохицуулалт нь модельд тодорхой хэрэглэгчийн профайлаас илүү тохиромжтой санал болгохыг илүү сайн тодорхойлох боломжийг олгодог бөгөөд зорилтот байлгах нарийвчлалыг сайжруулдаг. Контрастив сургалт нь динамик байдлаар латент орон зайг сургалтын туршид шинэчлэн боловсронгуй болгож, олон төрөлжсөн хэрэглэгчийн бүлгүүд болон санал болгох системүүдийн харилцааг цөөхөн дүрслэлээр илүү нарийвчлан ойлгоход тусалдаг.

Энэхүү уян хатан байдал нь моделийн ерөнхий чадвар, харьцуулалт сайжруулдаг. SLM4Offer-г үнэлэхийн тулд, модель нь бодит хэрэглэгчийн зан төлв болон санал авах хэмнэлт бүхий хиймэл datasets дээр тохируулж шалгагдсан. Туршилтын үр дүнд уламжлалт хяналттай сургалтын үндсэн загвараас 17 хувиар илүү санал болгох хүлээн авалт гарчээ. Эдгээр үр дүн нь генератив хиймэл оюун ухааны моделүүдийг контрастив зорилготой хослуулах нь хувь хүний маркетингийг хөгжүүлэхэд маш их боломжийг нээн үзүүлж байна гэдгийг харуулж байна. SLM4Offer-ийн аргыг ашиглан, бизнесүүд илүү тохирсон, сонирхол татахуйц санал болгох боломжийг олгож, оролцоо, хөрвүүлэлт нэмэгддэг. Хувь хүний маркетинг хөгжихийн хэрээр, генератив AI моделийг контрастив сургалттай хослуулсан нь томоохон ахиц дэвшил болно, илүү үр дүнтэй сурталчилгаанууд гаргах төдийгүй хэрэглэгчийн давуу тал болон шийдвэр гаргах процессын гүнзгий ойлголтыг нэмэгдүүлнэ. Ирээдүйн ажлууд эдгээр моделүүдийг төрөл бүрийн салбар, хэрэглэгчийн үзүүлэлтүүдэд өргөжүүлж, тэдний чадварийг сайжруулж, нөлөөг өргөжүүлэх болно гэж үзэж байна. Дүгнэж хэлэхэд, SLM4Offer нь генератив хиймэл оюун ухаан ба контрастив сургалтыг нэгтгэсэн нь хувийн захиалгат маркетингийг хөгжүүлэхэд хэрхэн нөлөөлдөгийг харуулж байна. Уламжлалт хандлагуудаас давж, нарийн боловсронгуй өгөгдөл дээр суурилсан аргуудыг хүчингүй болгосноор бизнесүүд шинэ өсөлтийн боломжуудыг нээн, хэрэглэгчийн харилцааг улам гүнзгийрүүлэн, тогтвортой амжилтад хүрч болно.