論文の概要: An Unified Search and Recommendation Foundation Model for Cold-Start Scenario

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.08939v1
• Date: Sat, 16 Sep 2023 10:00:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-19 18:34:15.354636
• Title: An Unified Search and Recommendation Foundation Model for Cold-Start Scenario
• Title（参考訳）: コールドスタートシナリオのための統一検索・勧告基礎モデル
• Authors: Yuqi Gong, Xichen Ding, Yehui Su, Kaiming Shen, Zhongyi Liu, Guannan Zhang
• Abstract要約: 商用検索エンジンやレコメンデーションシステムでは、複数のドメインからのデータを使ってマルチドメインモデルを共同で訓練することができる。 S&R Multi-Domain Foundationと呼ばれる新しいフレームワークを提案し、LLMを用いてドメイン不変の特徴を抽出する。 我々は, S&R Multi-Domain 基礎モデルを用いて, 他のSOTA 転送学習手法よりも優れた性能を実現する, プレトレイン-ファネチューン方式のコールドスタートシナリオに適用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.192845741415738
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In modern commercial search engines and recommendation systems, data from multiple domains is available to jointly train the multi-domain model. Traditional methods train multi-domain models in the multi-task setting, with shared parameters to learn the similarity of multiple tasks, and task-specific parameters to learn the divergence of features, labels, and sample distributions of individual tasks. With the development of large language models, LLM can extract global domain-invariant text features that serve both search and recommendation tasks. We propose a novel framework called S\&R Multi-Domain Foundation, which uses LLM to extract domain invariant features, and Aspect Gating Fusion to merge the ID feature, domain invariant text features and task-specific heterogeneous sparse features to obtain the representations of query and item. Additionally, samples from multiple search and recommendation scenarios are trained jointly with Domain Adaptive Multi-Task module to obtain the multi-domain foundation model. We apply the S\&R Multi-Domain foundation model to cold start scenarios in the pretrain-finetune manner, which achieves better performance than other SOTA transfer learning methods. The S\&R Multi-Domain Foundation model has been successfully deployed in Alipay Mobile Application's online services, such as content query recommendation and service card recommendation, etc.
• Abstract（参考訳）: 現代の商用検索エンジンやレコメンデーションシステムでは、複数のドメインからのデータを使ってマルチドメインモデルを共同で訓練することができる。 従来の方法はマルチタスク設定でマルチドメインモデルをトレーニングし、複数のタスクの類似性を学ぶための共有パラメータと、個々のタスクの特徴、ラベル、サンプル分布のばらつきを学ぶためのタスク固有のパラメータがある。 大規模言語モデルの開発により、LLMは検索とレコメンデーションの両方に役立つグローバルなドメイン不変テキスト機能を抽出できる。 我々は,LLMを用いてドメイン不変の特徴を抽出するS\&R Multi-Domain Foundationと,ID特徴,ドメイン不変テキスト特徴,タスク固有の異種スパース特徴をマージしてクエリと項目の表現を得るAspect Gating Fusionを提案する。 さらに、複数の検索シナリオとレコメンデーションシナリオからサンプルをドメイン適応型マルチタスクモジュールと共同でトレーニングし、マルチドメイン基盤モデルを得る。 本研究では,s\&rマルチドメイン基礎モデルを用いて,事前トレーニング・フィギュチューン方式のコールドスタートシナリオに適用し,他のsoma転送学習法よりも優れた性能を実現する。 S\&R Multi-Domain Foundationモデルは、コンテンツクエリレコメンデーションやサービスカードレコメンデーションなど、Alipay Mobile Applicationのオンラインサービスにうまくデプロイされています。

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