マルチモーダルモデルとランキングモデルの端末間トレーニングによる産業用推薦システムの高度化

Core Concepts

マルチモーダル情報を十分に活用し、ランキングタスクによってマルチモーダルモデルの中核モジュールを直接トレーニングすることで、リソース消費を過度に増やすことなく、より課題指向のコンテンツ特徴を得ることができる。

Abstract

本論文では、産業用マルチモーダル推薦フレームワーク「EM3」を提案する。EM3は、マルチモーダル情報を十分に活用し、ランキングタスクによってマルチモーダルモデルの中核モジュールを直接トレーニングすることで、リソース消費を過度に増やすことなく、より課題指向のコンテンツ特徴を得ることができる。
具体的には以下の3つの手法を提案している:

Fusion-Q-Former: 異なるモダリティを融合し、固定長で堅牢なマルチモーダル埋め込みを生成する。
LoRA: ユーザ行動系列のモデリングにおいて、膨大な学習パラメータと長い系列長の間の矛盾を緩和する。
Content-ID-Contrastive学習: コンテンツ特徴とID特徴の長所を相互補完し、より課題指向のコンテンツ埋め込みとより一般化されたID埋め込みを得る。

実験では、2つの異なるランキングモデルに対してEM3を実装し、オフラインデータセットと実オンラインA/Bテストの両方で大幅な性能向上を実現した。さらに、公開データセットでも提案手法の優位性を示した。

Stats

提案手法EM3は、e-comモデルのAUCを0.256%向上させ、広告モデルのAUCを0.242%向上させた。
e-comシステムでは、GMVを3.22%、注文量を2.92%、CTRを1.75%向上させた。
広告システムでは、RPMを2.64%、収益を3.17%向上させた。
寒冷立ち上がり商品に対して、ベースラインモデルと比べて、提案手法は5.588%の素材類似度向上を示した。
人気商品に対して、提案手法は行動類似度を10.505%向上させた。

Quotes

"マルチモーダル情報を十分に活用し、ランキングタスクによってマルチモーダルモデルの中核モジュールを直接トレーニングすることで、リソース消費を過度に増やすことなく、より課題指向のコンテンツ特徴を得ることができる。"
"Fusion-Q-Formerは、異なるモダリティを融合し、固定長で堅牢なマルチモーダル埋め込みを生成する。"
"LoRAは、ユーザ行動系列のモデリングにおいて、膨大な学習パラメータと長い系列長の間の矛盾を緩和する。"
"Content-ID-Contrastive学習は、コンテンツ特徴とID特徴の長所を相互補完し、より課題指向のコンテンツ埋め込みとより一般化されたID埋め込みを得る。"

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

マルチモーダル情報以外にどのようなデータソースを活用することで、推薦精度をさらに向上させることができるか?

提案手法では、ユーザーのコンテンツ関心をモデル化するためにシーケンシャルモデリングを使用しています。さらに、ユーザーの行動シーケンスを考慮していますが、他のデータソースとしては、ユーザーのソーシャルメディアの投稿履歴やクリック履歴、購買履歴などの情報を活用することが考えられます。これにより、ユーザーの嗜好や興味をより包括的に捉えることができ、推薦精度の向上につながるでしょう。

提案手法のCIC学習は、コンテンツ特徴とID特徴の関係性を学習するが、それ以外にどのような特徴間の関係性を学習することが有効か

提案手法のCIC学習は、コンテンツ特徴とID特徴の関係性を学習することで、よりタスク指向のコンテンツ埋め込みを獲得します。それ以外にも、例えば、異なるアイテム間の関連性や類似性を学習することが有効です。これにより、類似したアイテムを推薦する際により適切な結果を提供することができます。また、ユーザーとアイテムの関係性や相互作用に焦点を当てることで、よりパーソナライズされた推薦を実現することができます。

本研究で提案された手法は、他のタスク(例えば、検索やクラシフィケーション)にも応用可能か

提案された手法は、他のタスクにも応用可能です。例えば、検索やクラシフィケーションのタスクにおいても、マルチモーダル情報を活用して情報の豊かさを生かすことができます。この場合、異なるデータソースや特徴を組み合わせることで、より包括的な情報を取得し、タスクの精度や効率を向上させることができるでしょう。課題としては、異なるタスクにおいて適切な特徴の選択や組み合わせ方、モデルの適応性などが挙げられますが、機会としては、マルチモーダル情報の活用によりさまざまなタスクに適用できる可能性があります。