論文の概要: PinRec: Outcome-Conditioned, Multi-Token Generative Retrieval for Industry-Scale Recommendation Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.10507v2
• Date: Tue, 29 Apr 2025 21:06:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:52.514063
• Title: PinRec: Outcome-Conditioned, Multi-Token Generative Retrieval for Industry-Scale Recommendation Systems
• Title（参考訳）: PinRec: 業界規模のレコメンデーションシステムのためのアウトカムコンディション付きマルチトークン生成検索
• Authors: Anirudhan Badrinath, Prabhat Agarwal, Laksh Bhasin, Jaewon Yang, Jiajing Xu, Charles Rosenberg,
• Abstract要約: 本稿ではPinterestのアプリケーション向けに開発された新しい生成検索モデルであるPinRecを紹介する。 我々の実験は、PinRecがパフォーマンス、多様性、効率のバランスをとれることを実証しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.738040775297612
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generative retrieval methods utilize generative sequential modeling techniques, such as transformers, to generate candidate items for recommender systems. These methods have demonstrated promising results in academic benchmarks, surpassing traditional retrieval models like two-tower architectures. However, current generative retrieval methods lack the scalability required for industrial recommender systems, and they are insufficiently flexible to satisfy the multiple metric requirements of modern systems. This paper introduces PinRec, a novel generative retrieval model developed for applications at Pinterest. PinRec utilizes outcome-conditioned generation, enabling modelers to specify how to balance various outcome metrics, such as the number of saves and clicks, to effectively align with business goals and user exploration. Additionally, PinRec incorporates multi-token generation to enhance output diversity while optimizing generation. Our experiments demonstrate that PinRec can successfully balance performance, diversity, and efficiency, delivering a significant positive impact to users using generative models. This paper marks a significant milestone in generative retrieval, as it presents, to our knowledge, the first rigorous study on implementing generative retrieval at the scale of Pinterest.
• Abstract（参考訳）: 生成的検索手法は、変換器などの生成的逐次モデリング技術を用いて、レコメンデータシステムのための候補項目を生成する。 これらの手法は学術ベンチマークにおいて有望な結果を示しており、2towerアーキテクチャのような従来の検索モデルを上回っている。 しかし, 産業用レコメンデーションシステムにはスケーラビリティが欠如しており, 近代システムの複数のメートル法要件を満たすには柔軟性が不十分である。 本稿ではPinterestのアプリケーション向けに開発された新しい生成検索モデルであるPinRecを紹介する。 PinRecは結果条件付き生成を利用することで、モデラーがセーブ数やクリック数など、さまざまな結果メトリクスのバランスをとる方法を指定して、ビジネス目標とユーザ探索を効果的に整合させる。 さらに、PinRecは、生成を最適化しながら出力の多様性を高めるために、マルチトークン生成を組み込んでいる。 実験の結果,PinRecは性能,多様性,効率のバランスを保ち,生成モデルを用いてユーザに対して大きなポジティブな影響を与えることがわかった。 本論文は、Pinterestの規模で生成検索を実装するための厳密な研究として、我々の知識を反映して、生成検索における重要なマイルストーンとなる。

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