基于大語言模型的多模態(tài)社交媒體信息流行度預(yù)測研究

摘要： 針對現(xiàn)有多模態(tài)社交媒體信息流行度預(yù)測算法對特征依賴強(qiáng)、泛化能力不足、面對少樣本/冷啟動環(huán)境表現(xiàn)不佳的問題，提出了一種基于大語言模型指令微調(diào)和人類對齊的多模態(tài)社交媒體流行度預(yù)測模型MultiSmpLLM。首先，定義面向冷啟動用戶的多模態(tài)社交媒體流行度預(yù)測任務(wù)。其次，構(gòu)建多模態(tài)微調(diào)指令，并分別通過低秩適配微調(diào)（LoRA）和凍結(jié)微調(diào)（Freeze）方法對大語言基座模型（Llama3）... （共16頁）