基于分层注意力的大模型序列推荐方法、装置和终端设备

本申请涉及一种基于分层注意力的大模型序列推荐方法、装置和终端设备，包括：通过序列推荐大语言模型将用户历史交互序列转换为token向量序列；通过序列推荐大语言模型基于包括浅层掩码的物品内注意力机制、包括中层掩码的token级注意力机制和包括深层掩码的物品级注意力机制，将token向量序列转换为目标物品向量序列，浅层掩码屏蔽不同物品的token之间的注意力，中层掩码建模细粒度token级注意力，深层掩码关注不同物品的token之间的注意力；通过序列推荐大语言模型基于目标物品向量序列，生成序列推荐结果。通过本申请，可以提高使用大语言模型进行序列推荐的准确度。