完整题目
大模型通常依赖海量文本语料进行预训练，而搜索与推荐系统的特征往往高维、稀疏且样本量有限。在这种数据规模和结构差异下，如何有效融合大模型能力与搜推任务的小样本高维特征，实现高效训练与迁移学习？
分层融合而非让LLM替代整条搜推链
- 保留结构化基线：类别、计数、价格、交叉特征和行为序列继续由GBDT、Wide&Deep、DCN或序列推荐模型处理；高维稀疏特征先做embedding、哈希或受控交叉。
- 离线语义编码：用预训练语言模型编码query、商品、内容和用户文本，离线写入向量索引；双塔负责大规模召回，硬负样本和蒸馏提升领域适配。
- 候选后重排：传统或双塔召回先缩小候选集，再让cross-encoder或LLM对小候选集重排、解释或抽取特征。通常不应先用昂贵LLM粗排全库、再用廉价模型精排；除非有明确缓存、规模和延迟证据。
- 小样本迁移：冻结大部分基座，使用adapter、LoRA、多任务或对比学习；防止把用户ID等无语义稀疏特征硬转成文本。
- 联合评测：离线看Recall、NDCG、校准与分桶公平性，线上看延迟、成本和业务目标；严格按时间切分，防止未来行为泄漏。
任何“某公司采用某方案”的说法都要有公开出处，否则只描述可验证的架构选择。
继续追问 · 3 个问题
- 如果ID特征有上亿维，直接输入LLM不可行，你会怎么做特征压缩？
- 大模型推理延迟高，线上实时推荐怎么解决？
- 你们有没有试过直接用LLM做排序，效果对比传统模型如何？
换一种问法，检查是否真正理解
场景切入
假设推荐系统要处理一个没有行为历史的新品，只有标题、类目和少量结构化特征。你会怎样利用预训练文本表示做冷启动，同时保留稀疏 ID/统计特征并控制线上成本？
层层追问
LLM 或文本 encoder 负责哪些语义特征？……传统 embedding 与交叉特征保留什么信息？……两路特征在召回、特征层还是 logits 层融合？……小样本怎样迁移并避免时间泄漏？
直球技术
设计大模型语义能力与搜索推荐高维稀疏特征的融合方案，说明训练、迁移、召回/重排、延迟和评测取舍。