Mengapa Netflix beralih daripada ciri buatan manual
Sepanjang sebahagian besar sejarahnya, saluran cadangan Netflix bergantung pada beribu-ribu atribut yang ditakrifkan secara manual—vektor numerik yang menerangkan pengguna, tajuk, dan setiap interaksi antara mereka. Jurutera menghabiskan masa berminggu-minggu untuk menterjemah jenis kandungan baharu—sukan langsung, podcast, atau permainan—ke dalam set ciri baharu sebelum sistem boleh mula mencadangkannya. Proses ini memakan kos, rapuh, dan sukar untuk diselaraskan dengan pengembangan katalog yang pesat.
Model bahasa besar (LLM) sedia ada tidak berfungsi secara terus. Ia cenderung kepada tajuk yang paling popular, kadangkala mengalami halusinasi item yang tidak wujud, dan bergelut untuk menguatkuasakan peraturan perniagaan yang memastikan cadangan kek