在推荐系统中应用大语言模型进行文本编码时，确实可能会遇到高维度问题。这里提供几种降低维度的方法，以便在计算相似度时减轻计算压力：
- 降维技术：可以使用降维技术如PCA（主成分分析）或者t-SNE（t-分布邻域嵌入）等方法，将大语言模型得到的高维度embedding降到较低的维度。这样可以在保留尽可能多的原始信息的同时，减少计算量。
- Autoencoder：可以使用自编码器（Autoencoder）这种神经网络结构，将高维度的embedding输入到自编码器中，训练得到一个低维度的表示。自编码器由编码器和解码器组成，编码器将高维度数据压缩到低维度，解码器将低维度数据还原到高维度。训练后，我们只需要使用编码器部分，将高维度embedding转换为低维度表示。
- 量化技术：可以使用量化技术如乘积量化（Product Quantization, PQ）或向量量化（Vector Quantization, VQ）等方法，将高维度的embedding进行压缩。这些方法可以在保留一定程度的精确度的同时，大幅降低存储和计算的开销。
- 网络剪枝：对大语言模型进行剪枝，即删除一些权重较小或不重要的神经元，从而降低模型的复杂度。通过剪枝，可以在保持一定性能的前提下，减少模型参数量和计算量。
- 知识蒸馏：将大语言模型的知识迁移到一个较小的模型中，这个过程被称为知识蒸馏（Knowledge Distillation）。通过知识蒸馏，可以训练一个较小的模型来学习大模型的知识，从而降低维度和计算量。
- 选择较小的预训练模型：可以尝试使用较小的预训练模型，例如DistilBERT、TinyBERT等，这些模型在保持较好性能的同时，参数量和计算量都相对较小。
通过上述方法，可以在一定程度上降低大语言模型对帖子文本编码的维度，从而减轻推荐系统中的计算压力，实现item2item召回。
