LargeLanguageModelsmeetCollaborativeFiltering:AnEfficientAll-roundLLM-basedRecommenderSystem论文阅读笔记Abstract现存的问题：​ 最近的策略侧重于利用基于预训练模态编码器和大型语言模型（LLM）的用户/项目模态信息（如文本或图像）。尽管它们在冷场景下非常有效，但我

本文是LLM系列文章，针对《LargeLanguageModelsmeetCollaborativeFiltering:AnEfficientAll大型语言模型与协同过滤：一个高效的基于LLM的全方位推荐系统摘要1引言2相关工作3问题定义4提出的方法5实验6结论摘要协同过滤推荐系统（CFRecSys）在增强社

核心是entrypoint.sh脚本中的内容。Dockerfile案例FROMpython:3.9.16WORKDIR/codeADDrequirements.txt/code/requirements.txtRUNpipinstall-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/-r/code/requirements.txtRUNspacydownloaden_core_web_trfADD