論文の概要: Scaling Sequential Recommendation Models with Transformers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.07585v1
- Date: Tue, 10 Dec 2024 15:20:56 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-11 14:38:37.216079
- Title: Scaling Sequential Recommendation Models with Transformers
- Title(参考訳): 変圧器を用いた逐次推薦モデルのスケーリング
- Authors: Pablo Zivic, Hernan Vazquez, Jorge Sanchez,
- Abstract要約: 我々は、大規模言語モデルのトレーニングで観察されるスケーリング法則からインスピレーションを得て、シーケンシャルなレコメンデーションのために同様の原則を探求する。
計算最適トレーニングは可能だが、アプリケーション固有の計算性能トレードオフを慎重に分析する必要がある。
また、より小さなタスク固有のドメイン上で、より大規模なトレーニング済みモデルを微調整することで、パフォーマンスのスケーリングがダウンストリームタスクに変換されることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License:
- Abstract: Modeling user preferences has been mainly addressed by looking at users' interaction history with the different elements available in the system. Tailoring content to individual preferences based on historical data is the main goal of sequential recommendation. The nature of the problem, as well as the good performance observed across various domains, has motivated the use of the transformer architecture, which has proven effective in leveraging increasingly larger amounts of training data when accompanied by an increase in the number of model parameters. This scaling behavior has brought a great deal of attention, as it provides valuable guidance in the design and training of even larger models. Taking inspiration from the scaling laws observed in training large language models, we explore similar principles for sequential recommendation. We use the full Amazon Product Data dataset, which has only been partially explored in other studies, and reveal scaling behaviors similar to those found in language models. Compute-optimal training is possible but requires a careful analysis of the compute-performance trade-offs specific to the application. We also show that performance scaling translates to downstream tasks by fine-tuning larger pre-trained models on smaller task-specific domains. Our approach and findings provide a strategic roadmap for model training and deployment in real high-dimensional preference spaces, facilitating better training and inference efficiency. We hope this paper bridges the gap between the potential of transformers and the intrinsic complexities of high-dimensional sequential recommendation in real-world recommender systems. Code and models can be found at https://github.com/mercadolibre/srt
- Abstract(参考訳): ユーザー嗜好のモデル化は、主にシステムで利用可能なさまざまな要素とのインタラクション履歴を調べることで解決されてきた。
歴史的データに基づいて個別の嗜好にコンテンツを置くことが、シーケンシャルなレコメンデーションの主目的である。
問題の性質と、様々な領域で観察される優れた性能は、モデルパラメータの増加に伴うトレーニングデータの増加に有効であるトランスフォーマーアーキテクチャの使用を動機付けている。
このスケーリング行動は、より大きなモデルの設計とトレーニングにおいて貴重なガイダンスを提供するため、大きな注目を集めています。
大規模言語モデルのトレーニングで観察されるスケーリング法則からインスピレーションを得て、シーケンシャルなレコメンデーションのために、同様の原則を探求する。
我々はAmazon Product Dataの全データセットを使用し、これは他の研究で部分的に研究されているだけで、言語モデルで見られるのと同じようなスケーリングの振る舞いを明らかにします。
計算最適トレーニングは可能だが、アプリケーション固有の計算性能トレードオフを慎重に分析する必要がある。
また、より小さなタスク固有のドメイン上で、より大規模なトレーニング済みモデルを微調整することで、パフォーマンスのスケーリングがダウンストリームタスクに変換されることを示す。
我々のアプローチと知見は、モデルトレーニングと実際の高次元の嗜好空間での展開のための戦略的ロードマップを提供し、より良いトレーニングと推論効率を促進する。
本稿では,実世界のレコメンデーションシステムにおいて,トランスフォーマーの可能性と高次元シーケンシャルレコメンデーションの本質的な複雑さのギャップを埋めることを期待している。
コードとモデルはhttps://github.com/mercadolibre/srtで確認できる。
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