NoteLLM est un modèle de langue large consacré au contenu généré par les utilisateurs, conçu pour améliorer les performances des systèmes de recommandation. En combinant la génération de thèmes et celle d'incréments, NoteLLM améliore la compréhension et le traitement des contenus des notes. Le modèle adopte une stratégie de finetuning en bout en bout, compatible avec des entrées multimodales, augmentant ainsi ses potentialités dans les domaines variés. Son importance réside dans sa capacité à améliorer significativement l'exactitude des recommandations de notes et l'expérience utilisateur, particulièrement utile sur des plateformes comme Xiaohongshu où le contenu est généré par les utilisateurs.