論文の概要: Query as Anchor: Scenario-Adaptive User Representation via Large Language Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.14492v1
• Date: Mon, 16 Feb 2026 06:09:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-17 16:22:50.169281
• Title: Query as Anchor: Scenario-Adaptive User Representation via Large Language Model
• Title（参考訳）: Anchorとしてのクエリ: 大規模言語モデルによるシナリオ適応型ユーザ表現
• Authors: Jiahao Yuan, Yike Xu, Jinyong Wen, Baokun Wang, Ziyi Gao, Xiaotong Lin, Yun Liu, Xing Fu, Yu Cheng, Yongchao Liu, Weiqiang Wang, Zhongle Xie,
• Abstract要約: 静的エンコーディングから動的クエリ認識合成へユーザモデリングをシフトするフレームワークであるQuery-as-Anchorを提案する。 まず,産業規模の事前学習データセットであるUserUを構築し,行動系列とユーザ理解のセマンティクスを整合させる。 クラスタベースのSoft Prompt Tuningを導入し、識別潜在構造を強制する。 デプロイメントでは、シーケンスターミニでのクエリのアンカーにより、無視可能なインクリメンタルレイテンシでKVキャッシュを加速する推論が可能になる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.30329175937291
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Industrial-scale user representation learning requires balancing robust universality with acute task-sensitivity. However, existing paradigms primarily yield static, task-agnostic embeddings that struggle to reconcile the divergent requirements of downstream scenarios within unified vector spaces. Furthermore, heterogeneous multi-source data introduces inherent noise and modality conflicts, degrading representation. We propose Query-as-Anchor, a framework shifting user modeling from static encoding to dynamic, query-aware synthesis. To empower Large Language Models (LLMs) with deep user understanding, we first construct UserU, an industrial-scale pre-training dataset that aligns multi-modal behavioral sequences with user understanding semantics, and our Q-Anchor Embedding architecture integrates hierarchical coarse-to-fine encoders into dual-tower LLMs via joint contrastive-autoregressive optimization for query-aware user representation. To bridge the gap between general pre-training and specialized business logic, we further introduce Cluster-based Soft Prompt Tuning to enforce discriminative latent structures, effectively aligning model attention with scenario-specific modalities. For deployment, anchoring queries at sequence termini enables KV-cache-accelerated inference with negligible incremental latency. Evaluations on 10 Alipay industrial benchmarks show consistent SOTA performance, strong scalability, and efficient deployment. Large-scale online A/B testing in Alipay's production system across two real-world scenarios further validates its practical effectiveness. Our code is prepared for public release and will be available at: https://github.com/JhCircle/Q-Anchor.
• Abstract（参考訳）: 産業規模のユーザ表現学習は、強い普遍性と鋭いタスク感度のバランスを必要とする。 しかし、既存のパラダイムは、主に、統一ベクトル空間内の下流シナリオの分岐要求の解決に苦慮する静的でタスクに依存しない埋め込みをもたらす。 さらに、異質なマルチソースデータには固有のノイズやモダリティの衝突が生じ、表現が劣化する。 静的エンコーディングから動的クエリ認識合成へユーザモデリングをシフトするフレームワークであるQuery-as-Anchorを提案する。 大規模言語モデル(LLM)を深いユーザ理解で活用するために、まず、ユーザ理解のセマンティクスとマルチモーダルな動作シーケンスを整列する産業規模の事前学習データセットであるUserUを構築し、クエリ対応ユーザ表現のコントラッシブ・オートレグレッシブ最適化を通じて、階層的な粗大なエンコーダをデュアルトワLLMに統合する。 一般的な事前学習と専門的なビジネスロジックのギャップを埋めるために,クラスタベースのソフトプロンプトチューニングを導入し,識別的潜在構造を強制し,モデル注意をシナリオ固有のモダリティと効果的に整合させる。 デプロイメントでは、シーケンスターミニでのクエリのアンカーにより、無視可能なインクリメンタルレイテンシでKVキャッシュを加速する推論が可能になる。 10のAlipay産業ベンチマークの評価は、一貫したSOTAパフォーマンス、強力なスケーラビリティ、効率的なデプロイメントを示している。 Alipayのプロダクションシステムにおける2つの現実シナリオにわたる大規模オンラインA/Bテストは、その実用性をさらに検証する。 私たちのコードはパブリックリリースに向けて準備されており、https://github.com/JhCircle/Q-Anchor.comで利用可能です。

関連論文リスト

• OFA-MAS: One-for-All Multi-Agent System Topology Design based on Mixture-of-Experts Graph Generative Models [57.94189874119267]
  マルチエージェントシステム(MAS)は複雑な問題を解決するための強力なパラダイムを提供する。 現在のグラフ学習に基づく設計手法は、しばしば「1対1」のパラダイムに準拠している。 自然言語で記述されたタスクに対して適応的な協調グラフを生成する一対一のフレームワークOFA-TADを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-19T12:23:44Z)
• A Simple and Effective Framework for Symmetric Consistent Indexing in Large-Scale Dense Retrieval [11.72564658353791]
  大規模情報検索システムでは,高効率・競争精度のため,高密度検索が業界標準となっている。 広く採用されているデュアルトウワー符号化アーキテクチャは、主に表現空間のミスアライメントと検索インデックスの不整合という、固有の課題を導入している。 本稿では2つの相乗的モジュールからなるシンプルで効果的なSCIフレームワークを提案する。 提案手法の有効性は,公開データセットと実世界のeコマースデータセットにまたがる結果によって検証され,理論的に保証される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-15T08:11:24Z)
• Leveraging Generative Models for Real-Time Query-Driven Text Summarization in Large-Scale Web Search [54.987957691350665]
  クエリ駆動テキスト要約(QDTS)は、与えられたクエリに基づいてテキスト文書から簡潔で情報的な要約を生成することを目的としている。 従来の抽出的要約モデルは、主にランク付け候補の要約セグメントに基づいており、産業応用において支配的なアプローチとなっている。 産業Web検索におけるリアルタイムQDTSに対処するための生成モデルの適用を開拓するための新しいフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-28T08:51:51Z)
• GLiClass: Generalist Lightweight Model for Sequence Classification Tasks [49.2639069781367]
  本稿では,シーケンス分類タスクにGLiNERアーキテクチャを適用する新しい手法であるGLiClassを提案する。 提案手法は,ゼロショットおよび少数ショット学習シナリオに必要な柔軟性を維持しつつ,埋め込み方式に匹敵する高い精度と効率を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-11T06:22:25Z)
• Learning Unified User Quantized Tokenizers for User Representation [32.942924291891636]
  U2QT(Unified User Quantized Tokenizers)は、ドメイン間の知識伝達と異種ドメインの初期融合を統合する新しいフレームワークである。 まず、Qwen3 Embeddingモデルを用いて、コンパクトで表現力のある特徴表現を導出する。 第二に、マルチビューRQ-VAEは、共有およびソース固有のコードブックを通じて、因果埋め込みをコンパクトトークンに識別する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-01T08:35:32Z)
• SpecRouter: Adaptive Routing for Multi-Level Speculative Decoding in Large Language Models [21.933379266533098]
  大規模言語モデル(LLM)は、推論品質と計算コストの間に重要なトレードオフをもたらす。 既存のサービス戦略では、固定されたモデルスケールや静的な2段階の投機的デコードを用いることが多い。 本稿では,LLM推論を適応的ルーティング問題として再定義する新しいフレームワークであるsystemnameを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-12T15:46:28Z)
• LONGER: Scaling Up Long Sequence Modeling in Industrial Recommenders [23.70714095931094]
  GPU効率の良いリコメンダのための長時間最適化されたtraNsformer。 オフラインのメトリクスとオンラインのA/Bテストでは、一貫して強力なベースラインを上回ります。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-07T13:54:26Z)
• COrAL: Order-Agnostic Language Modeling for Efficient Iterative Refinement [80.18490952057125]
  反復改良は、複雑なタスクにおける大規模言語モデル(LLM)の能力を高める効果的なパラダイムとして登場した。 我々はこれらの課題を克服するために、コンテキストワイズ順序非依存言語モデリング(COrAL)を提案する。 当社のアプローチでは、管理可能なコンテキストウィンドウ内で複数のトークン依存関係をモデル化しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-12T23:56:19Z)
• CART: A Generative Cross-Modal Retrieval Framework with Coarse-To-Fine Semantic Modeling [53.97609687516371]
  クロスモーダル検索は、異なるモーダルデータの相互作用を通じて、クエリと意味的に関連するインスタンスを検索することを目的としている。 従来のソリューションでは、クエリと候補の間のスコアを明示的に計算するために、シングルトウワーまたはデュアルトウワーのフレームワークを使用している。 粗大なセマンティックモデリングに基づく生成的クロスモーダル検索フレームワーク(CART)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-25T12:47:04Z)
• X2Parser: Cross-Lingual and Cross-Domain Framework for Task-Oriented Compositional Semantic Parsing [51.81533991497547]
  タスク指向コンポジションセマンティックパーシング(TCSP)は複雑なネストされたユーザクエリを処理する。 本報告では,TCSPの変換可能なクロスランガルとクロスドメインを比較した。 本稿では,フラット化意図とスロット表現を別々に予測し,両方の予測タスクをシーケンスラベリング問題にキャストすることを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-07T16:40:05Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。