論文の概要: Reasoning While Recommending: Entropy-Guided Latent Reasoning in Generative Re-ranking Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.13533v1
- Date: Tue, 20 Jan 2026 02:32:39 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-21 22:47:23.126319
- Title: Reasoning While Recommending: Entropy-Guided Latent Reasoning in Generative Re-ranking Models
- Title（参考訳）: Reasoning while Recommending: Entropy-Guided Latent Reasoning in Generative Re-Senior Models
- Abstract要約: 本稿では,Entropy-Guided Latent Reasoning(EGLR)レコメンデーションモデルを提案する。
まず、"レコメンデーションファースト、レコメンデーション"パラダイムを捨てて"レコメンデーションしながらレコメンデーション"を実現する。
第二に、コンテキスト認識推論トークンを用いたエントロピー誘導可変長推論を実装している。
第三に、モデルは複雑な独立したモジュールや後処理を持たない軽量な統合設計を採用する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.043486140953423
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Reinforcement learning plays a crucial role in generative re-ranking scenarios due to its exploration-exploitation capabilities, but existing generative methods mostly fail to adapt to the dynamic entropy changes in model difficulty during list generation, making it challenging to accurately capture complex preferences. Given that language models have achieved remarkable breakthroughs by integrating reasoning capabilities, we draw on this approach to introduce a latent reasoning mechanism, and experimental validation demonstrates that this mechanism effectively reduces entropy in the model's decision-making process. Based on these findings, we introduce the Entropy-Guided Latent Reasoning (EGLR) recommendation model, which has three core advantages. First, it abandons the "reason first, recommend later" paradigm to achieve "reasoning while recommending", specifically designed for the high-difficulty nature of list generation by enabling real-time reasoning during generation. Second, it implements entropy-guided variable-length reasoning using context-aware reasoning token alongside dynamic temperature adjustment, expanding exploration breadth in reasoning and boosting exploitation precision in recommending to achieve a more precisely adapted exploration-exploitation trade-off. Third, the model adopts a lightweight integration design with no complex independent modules or post-processing, enabling easy adaptation to existing models. Experimental results on two real-world datasets validate the model's effectiveness, and its notable advantage lies in being compatible with existing generative re-ranking models to enhance their performance. Further analyses also demonstrate its practical deployment value and research potential.
- Abstract（参考訳）: 強化学習は、探索・探索能力により、生成的再評価シナリオにおいて重要な役割を担っているが、既存の生成方法は、リスト生成中のモデル難易度における動的エントロピー変化にほとんど適応できず、複雑な嗜好を正確に捉えることは困難である。
言語モデルが推論機能の統合によって画期的なブレークスルーを達成したことを考慮し、潜伏推論機構を導入し、このメカニズムがモデルの意思決定プロセスにおけるエントロピーを効果的に減少させることを実験的に検証する。
これらの知見に基づき,Entropy-Guided Latent Reasoning(EGLR)レコメンデーションモデルを導入する。
第一に、"Reason first, recommend later"パラダイムを捨てて"reasoning while recommending"を達成し、特に、生成中のリアルタイム推論を可能にすることで、リスト生成の高難易度な性質のために設計された。
第二に、動的温度調整とともにコンテキスト認識推論トークンを用いてエントロピー誘導可変長推論を実装し、推論における探索幅を拡大し、より正確に適応された探索-探索トレードオフを達成するよう推奨する。
第三に、モデルは複雑な独立したモジュールや後処理を持たない軽量な統合設計を採用しており、既存のモデルへの適応が容易である。
2つの実世界のデータセットによる実験結果は、モデルの有効性を検証し、その顕著な利点は、それらの性能を高めるために既存の生成的再ランクモデルと互換性があることである。
さらなる分析は、その実践的な展開価値と研究の可能性も示している。
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