論文の概要: Unifying Search and Recommendation in LLMs via Gradient Multi-Subspace Tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.09496v1
• Date: Wed, 14 Jan 2026 14:03:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-15 18:59:20.419599
• Title: Unifying Search and Recommendation in LLMs via Gradient Multi-Subspace Tuning
• Title（参考訳）: グラディエントマルチサブスペースチューニングによるLCMの探索と勧告の統一
• Authors: Jujia Zhao, Zihan Wang, Shuaiqun Pan, Suzan Verberne, Zhaochun Ren,
• Abstract要約: Gradient Multi-Subspace Tuning (GEMS)は、検索とレコメンデーションタスクを統合する新しいフレームワークである。 GEMSは検索タスクとレコメンデーションタスクの両方において、最先端のベースラインを一貫して上回っていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.69176756907003
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Search and recommendation (S&R) are core to online platforms, addressing explicit intent through queries and modeling implicit intent from behaviors, respectively. Their complementary roles motivate a unified modeling paradigm. Early studies to unify S&R adopt shared encoders with task-specific heads, while recent efforts reframe item ranking in both S&R as conditional generation. The latter holds particular promise, enabling end-to-end optimization and leveraging the semantic understanding of LLMs. However, existing methods rely on full fine-tuning, which is computationally expensive and limits scalability. Parameter-efficient fine-tuning (PEFT) offers a more practical alternative but faces two critical challenges in unifying S&R: (1) gradient conflicts across tasks due to divergent optimization objectives, and (2) shifts in user intent understanding caused by overfitting to fine-tuning data, which distort general-domain knowledge and weaken LLM reasoning. To address the above issues, we propose Gradient Multi-Subspace Tuning (GEMS), a novel framework that unifies S&R with LLMs while alleviating gradient conflicts and preserving general-domain knowledge. GEMS introduces (1) \textbf{Multi-Subspace Decomposition}, which disentangles shared and task-specific optimization signals into complementary low-rank subspaces, thereby reducing destructive gradient interference, and (2) \textbf{Null-Space Projection}, which constrains parameter updates to a subspace orthogonal to the general-domain knowledge space, mitigating shifts in user intent understanding. Extensive experiments on benchmark datasets show that GEMS consistently outperforms the state-of-the-art baselines across both search and recommendation tasks, achieving superior effectiveness.
• Abstract（参考訳）: 検索とレコメンデーション(S&R)はオンラインプラットフォームの中核であり、クエリを通じて明示的なインテントに対処し、振る舞いから暗黙的なインテントをモデル化する。 彼らの補完的な役割は統一されたモデリングパラダイムを動機付けます。 S&Rをタスク固有の頭を持つ共有エンコーダに統一する初期の研究は、近年の取り組みは、条件生成としてS&Rの項目ランキングを再設定している。 後者は特に約束があり、エンドツーエンドの最適化を可能にし、LLMのセマンティック理解を活用する。 しかし、既存の手法は完全な微調整に依存しており、計算コストが高く、スケーラビリティが制限されている。 パラメータ効率の良い微調整(PEFT)は、より実用的な代替手段を提供するが、S&Rを統一する上で2つの重要な課題に直面している。(1) 異なる最適化目的によるタスク間の勾配の衝突、(2) 汎用知識を歪ませ、LLM推論を弱めるような微調整データへの過度な適合によるユーザ意図の理解の変化。 以上の問題に対処するため,グラディエント・マルチサブスペース・チューニング(GEMS, Gradient Multi-Subspace Tuning)を提案する。 GEMSは(1) \textbf{Multi-Subspace Decomposition}を導入し、(1)共有信号とタスク固有の最適化信号を相補的な低ランク部分空間に分解し、破壊的な勾配干渉を低減し、(2) \textbf{Null-Space Projection}は、一般知識空間に直交する部分空間へのパラメータ更新を制限し、ユーザ意図理解のシフトを緩和する。 ベンチマークデータセットの大規模な実験によると、GEMSは検索とレコメンデーションの両方で最先端のベースラインを一貫して上回り、優れた効率性を実現している。

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