論文の概要: Improving Pinterest Search Relevance Using Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.17152v1
• Date: Tue, 22 Oct 2024 16:29:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-23 14:28:20.136413
• Title: Improving Pinterest Search Relevance Using Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルによるPinterest検索関連性の改善
• Authors: Han Wang, Mukuntha Narayanan Sundararaman, Onur Gungor, Yu Xu, Krishna Kamath, Rakesh Chalasani, Kurchi Subhra Hazra, Jinfeng Rao,
• Abstract要約: 我々はLarge Language Models (LLM) を検索関連モデルに統合する。 提案手法では,生成的視覚言語モデルから抽出したキャプションを含むコンテンツ表現とともに検索クエリを使用する。 LLMをベースとしたモデルからリアルタイム可観測モデルアーキテクチャと特徴を抽出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.24121687428178
• License:
• Abstract: To improve relevance scoring on Pinterest Search, we integrate Large Language Models (LLMs) into our search relevance model, leveraging carefully designed text representations to predict the relevance of Pins effectively. Our approach uses search queries alongside content representations that include captions extracted from a generative visual language model. These are further enriched with link-based text data, historically high-quality engaged queries, user-curated boards, Pin titles and Pin descriptions, creating robust models for predicting search relevance. We use a semi-supervised learning approach to efficiently scale up the amount of training data, expanding beyond the expensive human labeled data available. By utilizing multilingual LLMs, our system extends training data to include unseen languages and domains, despite initial data and annotator expertise being confined to English. Furthermore, we distill from the LLM-based model into real-time servable model architectures and features. We provide comprehensive offline experimental validation for our proposed techniques and demonstrate the gains achieved through the final deployed system at scale.
• Abstract（参考訳）: Pinterest検索の関連性評価を改善するために,検索関連モデルにLarge Language Models(LLM)を統合し,慎重に設計されたテキスト表現を活用し,Pinsの関連性を効果的に予測する。 提案手法では,生成的視覚言語モデルから抽出したキャプションを含むコンテンツ表現とともに検索クエリを使用する。 これらはリンクベースのテキストデータ、歴史的に高品質なクエリ、ユーザキュレートされたボード、ピンタイトル、ピン記述などによってさらに強化され、検索関連性を予測する堅牢なモデルが作成される。 半教師付き学習アプローチを使用して、トレーニングデータの量を効率的にスケールアップし、高価なラベル付きデータを超えて拡大します。 多言語LLMを利用することで、初期データや注釈の専門知識が英語に限定されているにもかかわらず、未知の言語やドメインを含む訓練データを拡張する。 さらに,LLMモデルからリアルタイム可観測モデルアーキテクチャと特徴を抽出する。 提案手法の総合的なオフライン実験検証を行い, 大規模に展開された最終システムで達成した成果を実証する。

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