Ganzheitliches End-to-End-Training eines multimodalen Modells und eines Ranking-Modells zur Verbesserung der Empfehlungsgenauigkeit

Core Concepts

Ein industrielles multimodales Empfehlungssystem, das multimodale Informationen effizient nutzt und personalisierte Ranking-Aufgaben direkt zur Optimierung des Kernmoduls des multimodalen Modells verwendet, um inhaltsbasierte Merkmale zu erhalten, die besser auf die Aufgabe ausgerichtet sind, ohne den Ressourcenverbrauch zu erhöhen.

Abstract

Der Artikel stellt ein industrielles multimodales Empfehlungssystem namens EM3 vor, das End-to-End-Training von multimodalem Modell und Ranking-Modell ermöglicht.
Zunächst wird Fusion-Q-Former vorgestellt, das verschiedene Modalitäten fusioniert und robuste multimodale Einbettungen erzeugt. Für die sequenzielle Modellierung des Nutzerinteresses wird die Low-Rank-Adaptations-Technik verwendet, um den Konflikt zwischen hohem Ressourcenverbrauch und langer Sequenzlänge zu verringern. Außerdem wird eine neuartige Content-ID-Kontrastiv-Lernaufgabe vorgeschlagen, um die Vorteile von Inhalt und ID-Merkmalen zu ergänzen und inhaltsbasierte Merkmale, die besser auf die Aufgabe ausgerichtet sind, sowie generalisierte ID-Merkmale zu erhalten.
Die umfassenden Experimente zeigen, dass EM3 sowohl in der Offline-Evaluation als auch im Online-A/B-Test signifikante Verbesserungen erzielt und Millionen an Umsatz generiert. Darüber hinaus übertrifft die Methode den Stand der Technik auf öffentlichen Datensätzen.

Stats

Die Offline-AUC-Verbesserung beträgt 0,256% für das E-Commerce-Szenario und 0,242% für das Werbeszenario.
Im Online-A/B-Test trägt EM3 zu einer Steigerung von 3,22% beim Bruttoumsatz, 2,92% bei der Auftragsmenge und 1,75% bei der Klickrate im E-Commerce-Szenario bei.
Im Werbeszenario erzielt EM3 eine Verbesserung von 2,64% beim Umsatz pro Tausend Impressionen und generiert 3,17% zusätzliches Einkommen.

Quotes

"Ein industrielles multimodales Empfehlungssystem, das multimodale Informationen effizient nutzt und personalisierte Ranking-Aufgaben direkt zur Optimierung des Kernmoduls des multimodalen Modells verwendet, um inhaltsbasierte Merkmale zu erhalten, die besser auf die Aufgabe ausgerichtet sind, ohne den Ressourcenverbrauch zu erhöhen."
"EM3 erzielt sowohl in der Offline-Evaluation als auch im Online-A/B-Test signifikante Verbesserungen und generiert Millionen an Umsatz."

Key Insights Distilled From

End-to-end training of Multimodal Model and ranking Model

by Xiuqi Deng,L... at arxiv.org 04-10-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.06078.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte EM3 in Zukunft um weitere Modalitäten wie Audio erweitert werden, um die Leistung weiter zu verbessern?

Um EM3 in Zukunft um weitere Modalitäten wie Audio zu erweitern und die Leistung weiter zu verbessern, könnten folgende Schritte unternommen werden:

Integration von Audio-Modellen: Es könnte eine Integration von Audio-Modellen in das bestehende multimodale Framework von EM3 erfolgen. Dies würde es ermöglichen, Audioinformationen in die Empfehlungssysteme einzubeziehen und die Genauigkeit der Empfehlungen zu verbessern.

Anpassung von Fusionstechniken: Es wäre wichtig, spezifische Fusionstechniken zu entwickeln, die die verschiedenen Modalitäten wie Bild, Text und Audio effektiv kombinieren können. Dies könnte die Entwicklung neuer Modelle wie Audio-Text-Video-Fusion umfassen.

Training mit multimodalen Daten: Durch das Training von EM3 mit multimodalen Daten, die auch Audioinformationen enthalten, kann das Modell lernen, relevante Muster und Beziehungen zwischen den verschiedenen Modalitäten zu erkennen und zu nutzen.

Optimierung der Architektur: Die Architektur von EM3 könnte angepasst werden, um die Verarbeitung von Audioinformationen zu ermöglichen. Dies könnte die Integration von Audio-Encodern und die Entwicklung von spezifischen Modulen zur Verarbeitung von Audio umfassen.

Evaluation und Feinabstimmung: Nach der Integration von Audio-Modellen wäre es wichtig, das System sorgfältig zu evaluieren und zu feinabstimmen, um sicherzustellen, dass die Leistung tatsächlich verbessert wird und die Empfehlungen genau und relevant sind.

Welche Herausforderungen könnten sich ergeben, wenn EM3 auf Anwendungsfälle mit sehr langen Sequenzlängen oder sehr großen Modellen skaliert wird?

Beim Skalieren von EM3 auf Anwendungsfälle mit sehr langen Sequenzlängen oder sehr großen Modellen könnten folgende Herausforderungen auftreten:

Ressourcenverbrauch: Mit zunehmender Sequenzlänge oder Modellgröße steigt der Ressourcenverbrauch erheblich, was zu längeren Trainingszeiten und höheren Hardwareanforderungen führen kann.

Overfitting: Bei sehr großen Modellen besteht die Gefahr des Overfittings, insbesondere wenn die Trainingsdaten nicht ausreichend sind. Dies kann zu einer schlechten Generalisierung und Leistungseinbußen führen.

Komplexität der Architektur: Mit längeren Sequenzen oder größeren Modellen wird die Architektur von EM3 komplexer, was die Modellinterpretierbarkeit und -wartbarkeit erschweren kann.

Optimierungsschwierigkeiten: Das Training von sehr großen Modellen kann zu Optimierungsschwierigkeiten führen, da die Konvergenz schwieriger wird und die Hyperparameter sorgfältig angepasst werden müssen.

Datenvorverarbeitung: Bei sehr langen Sequenzen kann die Datenvorverarbeitung und -bereinigung komplexer werden, was zusätzliche Herausforderungen bei der Datenverarbeitung mit sich bringen kann.

Wie könnte EM3 mit anderen Empfehlungsansätzen wie generativen Sprachmodellen kombiniert werden, um eine noch umfassendere Empfehlungsplattform zu schaffen?

Um EM3 mit anderen Empfehlungsansätzen wie generativen Sprachmodellen zu kombinieren und eine umfassendere Empfehlungsplattform zu schaffen, könnten folgende Schritte unternommen werden:

Integration von generativen Sprachmodellen: Durch die Integration von generativen Sprachmodellen in EM3 könnte die Plattform in der Lage sein, personalisierte Empfehlungen auf der Grundlage von natürlicher Sprache zu generieren.

Erweiterte Modellarchitektur: Die Modellarchitektur von EM3 könnte angepasst werden, um die generativen Sprachmodelle zu integrieren und die Generierung von Empfehlungen auf der Grundlage von Texteingaben zu ermöglichen.

Kontextualisierung von Empfehlungen: Durch die Kombination von generativen Sprachmodellen mit EM3 könnte die Plattform in der Lage sein, Empfehlungen basierend auf dem Kontext und den Präferenzen des Benutzers in natürlicher Sprache zu generieren.

Verbesserung der Personalisierung: Die Integration von generativen Sprachmodellen könnte die Personalisierung der Empfehlungen weiter verbessern, indem sie eine tiefere Analyse des Benutzerverhaltens und der Präferenzen ermöglicht.

Evaluation und Feinabstimmung: Nach der Integration von generativen Sprachmodellen wäre es wichtig, die Plattform sorgfältig zu evaluieren und zu feinabstimmen, um sicherzustellen, dass die generierten Empfehlungen relevant, verständlich und benutzerfreundlich sind.