論文の概要: STORE: Streamlining Semantic Tokenization and Generative Recommendation with A Single LLM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.07276v2
• Date: Fri, 13 Sep 2024 04:16:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-10 15:56:06.344897
• Title: STORE: Streamlining Semantic Tokenization and Generative Recommendation with A Single LLM
• Title（参考訳）: STORE: 単一のLLMによる意味的トークン化と生成レコメンデーションの合理化
• Authors: Qijiong Liu, Jieming Zhu, Lu Fan, Zhou Zhao, Xiao-Ming Wu,
• Abstract要約: 本稿では,意味的トークン化と生成的レコメンデーションプロセスを合理化する統合フレームワークを提案する。 我々は,意味的トークン化をテキスト・ツー・ケントタスクとして定式化し,生成的推薦をトークン・ツー・ケントタスクとして,トークン・ツー・ケント・コンストラクションタスクとテキスト・ツー・ケント補助タスクで補足する。 これらのタスクはすべて生成的な方法でフレーム化され、単一の大規模言語モデル(LLM)バックボーンを使用してトレーニングされる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.08493154172207
• License:
• Abstract: Traditional recommendation models often rely on unique item identifiers (IDs) to distinguish between items, which can hinder their ability to effectively leverage item content information and generalize to long-tail or cold-start items. Recently, semantic tokenization has been proposed as a promising solution that aims to tokenize each item's semantic representation into a sequence of discrete tokens. In this way, it preserves the item's semantics within these tokens and ensures that semantically similar items are represented by similar tokens. These semantic tokens have become fundamental in training generative recommendation models. However, existing generative recommendation methods typically involve multiple sub-models for embedding, quantization, and recommendation, leading to an overly complex system. In this paper, we propose to streamline the semantic tokenization and generative recommendation process with a unified framework, dubbed STORE, which leverages a single large language model (LLM) for both tasks. Specifically, we formulate semantic tokenization as a text-to-token task and generative recommendation as a token-to-token task, supplemented by a token-to-text reconstruction task and a text-to-token auxiliary task. All these tasks are framed in a generative manner and trained using a single LLM backbone. Extensive experiments have been conducted to validate the effectiveness of our STORE framework across various recommendation tasks and datasets. We will release the source code and configurations for reproducible research.
• Abstract（参考訳）: 伝統的なレコメンデーションモデルは、アイテムを区別するためにユニークなアイテム識別子(ID)に依存しており、アイテムのコンテンツ情報を効果的に活用し、ロングテールやコールドスタートアイテムに一般化する能力を妨げている。 近年,各項目のセマンティック表現を離散トークン列にトークン化することを目的とした,有望なソリューションとしてセマンティックトークン化が提案されている。 このようにして、これらのトークン内でアイテムのセマンティクスを保持し、意味的に類似したアイテムが同様のトークンで表現されることを保証する。 これらの意味トークンは、生成的レコメンデーションモデルのトレーニングにおいて基本となっている。 しかし、既存の生成的レコメンデーション手法は一般的に、埋め込み、量子化、レコメンデーションのための複数のサブモデルを含み、過度に複雑なシステムに繋がる。 本稿では,2つのタスクに1つの大きな言語モデル(LLM)を利用するSTOREという統合フレームワークを用いて,意味的トークン化と生成的レコメンデーションプロセスの合理化を提案する。 具体的には、意味的トークン化をテキスト・ツー・ケンのタスクとして定式化し、生成的推薦をトークン・ツー・ケンのタスクとして、トークン・ツー・ケンの再構築タスクとテキスト・ツー・ケンの補助タスクで補足する。 これらのタスクはすべて生成的な方法でフレーム化され、単一のLCMバックボーンを使用してトレーニングされる。 さまざまなレコメンデーションタスクやデータセットにまたがって,STOREフレームワークの有効性を検証するための大規模な実験が実施されている。 再現可能な研究のためのソースコードと構成をリリースします。

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