Qu’est ce que l’algorithme de LLM?

L’algorithme LLM (Large Margin Learning to Rank) est un algorithme de machine learning qui est souvent utilisé pour résoudre des problèmes de classement de documents, tels que le classement des résultats de recherche sur les moteurs de recherche ou la recommandation de produits sur les sites de commerce électronique.

L’objectif de l’algorithme LLM est d’apprendre à classer des documents en fonction de leur pertinence pour une requête donnée. Il est basé sur la méthode de l’apprentissage par renforcement, qui implique de donner des récompenses ou des pénalités à l’algorithme en fonction de la qualité des résultats de classification qu’il produit.

L’algorithme LLM fonctionne en utilisant un ensemble de caractéristiques pour chaque document, telles que la pertinence des mots clés, la popularité du document, l’autorité du site web, etc. Il utilise ensuite ces caractéristiques pour entraîner un modèle de classification qui peut être utilisé pour classer les documents en fonction de leur pertinence pour une requête donnée.

Le modèle de classification LLM utilise une fonction de marge pour déterminer la qualité de la classification. Cette fonction de marge mesure la distance entre les scores de pertinence des documents les mieux classés et les scores des documents moins bien classés, et cherche à maximiser cette distance. Cela permet de créer une frontière de décision claire entre les documents pertinents et non pertinents pour la requête donnée.

En résumé, l’algorithme LLM est un algorithme de machine learning utilisé pour résoudre des problèmes de classement de documents en fonction de leur pertinence pour une requête donnée. Il utilise une méthode d’apprentissage par renforcement et une fonction de marge pour créer une frontière de décision claire entre les documents pertinents et non pertinents.