Los sistemas de recomendación son esenciales para conectar a los usuarios con contenidos, productos o servicios relevantes. Los métodos de recuperación densos han sido un pilar en este campo, utilizando modelos de secuencia para calcular representaciones de elementos y usuarios. Sin embargo, estos métodos exigen importantes recursos computacionales y almacenamiento, ya que requieren incorporaciones para cada elemento. A medida que crecen los conjuntos de datos, estos requisitos se vuelven cada vez más onerosos, lo que limita su escalabilidad. La recuperación generativa, una alternativa emergente, reduce las necesidades de almacenamiento al predecir índices de artículos a través de modelos generativos. A pesar de su potencial, tiene problemas de rendimiento, especialmente en el manejo de elementos de arranque en frío (elementos nuevos con interacciones limitadas del usuario). La ausencia de un marco unificado que combine las fortalezas de estos enfoques pone de relieve una brecha a la hora de abordar las compensaciones entre la computación, el almacenamiento y la calidad de las recomendaciones.

Investigadores de la Universidad de Wisconsin, Madison, Unidad ELLIS, LIT AI Lab, Instituto de Aprendizaje Automático, JKU Linz, Austria, y Meta AI han presentado LIGER (LeveragIng denso recuperación para GEnerative Retrieval), un modelo de recuperación híbrido que combina la eficiencia computacional de recuperación generativa con la precisión de la recuperación densa. LIGER refina un conjunto de candidatos generado por recuperación generativa mediante técnicas de recuperación densa, logrando un equilibrio entre eficiencia y precisión. El modelo aprovecha las representaciones de elementos derivadas de identificaciones semánticas y atributos basados ​​en texto, combinando las fortalezas de ambos paradigmas. Al hacerlo, LIGER reduce el almacenamiento y la sobrecarga computacional al tiempo que aborda las brechas de rendimiento, particularmente en escenarios que involucran elementos de arranque en frío.

Detalles técnicos y beneficios

LIGER emplea un codificador transformador bidireccional junto con un decodificador generativo. El componente de recuperación densa integra representaciones de texto de elementos, identificaciones semánticas e incrustaciones posicionales, optimizadas mediante una pérdida de similitud de coseno. El componente generativo utiliza la búsqueda por haz para predecir las identificaciones semánticas de elementos posteriores en función del historial de interacción del usuario. Esta combinación permite a LIGER conservar la eficiencia de la recuperación generativa y al mismo tiempo abordar sus limitaciones con elementos de arranque en frío. El proceso de inferencia híbrido del modelo, que primero recupera un conjunto de candidatos mediante recuperación generativa y luego lo refina mediante recuperación densa, reduce efectivamente las demandas computacionales al tiempo que mantiene la calidad de la recomendación. Además, al incorporar representaciones textuales, LIGER generaliza bien a elementos invisibles, abordando una limitación clave de los modelos generativos anteriores.

Resultados y conocimientos

Las evaluaciones de LIGER en conjuntos de datos de referencia, incluidos Amazon Beauty, Sports, Toys y Steam, muestran mejoras consistentes con respecto a modelos de última generación como TIGER y UniSRec. Por ejemplo, LIGER logró una puntuación Recall@10 de 0,1008 para artículos arrancados en frío en el conjunto de datos de Amazon Beauty, en comparación con el 0,0 de TIGER. En el conjunto de datos de Steam, el Recall@10 de LIGER para artículos de arranque en frío alcanzó 0,0147, superando nuevamente el 0,0 de TIGER. Estos hallazgos demuestran la capacidad de LIGER para fusionar eficazmente técnicas de recuperación generativa y densa. Además, a medida que aumenta el número de candidatos recuperados mediante métodos generativos, LIGER reduce la brecha de rendimiento con una recuperación densa. Esta adaptabilidad y eficiencia lo hacen adecuado para diversos escenarios de recomendación.

Conclusión

LIGER ofrece una integración cuidadosa de recuperación densa y generativa, abordando desafíos en eficiencia, escalabilidad y manejo de elementos de arranque en frío. Su arquitectura híbrida equilibra la eficiencia computacional con recomendaciones de alta calidad, lo que la convierte en una solución viable para los sistemas de recomendación modernos. Al cerrar las brechas en los enfoques existentes, LIGER sienta las bases para una mayor exploración de modelos de recuperación híbridos, fomentando la innovación en los sistemas de recomendación.

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