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title: Pinterest用40亿参数的Qwen3 LLM替代用户旅程聚类，报告参与度提升
url: https://www.elseif.net/zh/pinterest40qwen3-llm
published: 2026-11-12T04:08:11+00:00
language: zh
section: 模型
source: https://www.infoq.com/news/2026/11/pinterest-journey/?utm_campaign=infoq_content&utm_source=infoq&utm_medium=feed&utm_term=global
organizations: Pinterest, Qwen3, NVIDIA
publisher: elseif
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# Pinterest用40亿参数的Qwen3 LLM替代用户旅程聚类，报告参与度提升

Pinterest已将其用户旅程推断系统从多阶段聚类管道转变为经过微调的40亿参数语言模型，报告称电子邮件点击率提高了1.1%，推送开启率提高了1.3%。

该模型不再将关键字聚类为兴趣，而是分析用户的活动历史，以识别长期目标，并将这些旅程输入Pinterest现有的推荐基础设施中。

Pinterest将“旅程”定义为跨多个会话连接兴趣、意图和上下文的目标。例如，某人在翻新厨房时，可能会搜索橱柜设计，保存台面想法，随后探索反 backsplash 瓷砖或照明。这些互动共同表明一个连贯的项目，而不是几项无关的兴趣。

与之前的系统相比，该新系统将推断视为生成任务。经过微调的LLM读取最多150个用户操作的时间顺序历史，结合紧凑的用户档案，生成一组排序的旅程名称。搜索和保存操作比偶然点击更具权重，同时提示指示模型考虑重复参与、最近性和特异性。

在没有广泛人工标注数据集的情况下，Pinterest使用前沿模型从用户活动历史中生成合成训练示例，以微调较小的开放权重Qwen3模型，通过监督微调和低秩适应（LoRA）。