다중 모달 모델과 랭킹 모델의 엔드-투-엔드 학습

Основні поняття

다중 모달 정보를 충분히 활용하고 개인화된 랭킹 작업을 통해 다중 모달 모델의 핵심 모듈을 직접 학습하여 리소스 소비를 과도하게 늘리지 않으면서 더 작업 지향적인 콘텐츠 특징을 얻는다.

Анотація

이 논문은 다중 모달 추천 프레임워크인 EM3를 제안한다. EM3는 다중 모달 정보를 충분히 활용하고 개인화된 랭킹 작업을 통해 다중 모달 모델의 핵심 모듈을 직접 학습하여 리소스 소비를 과도하게 늘리지 않으면서 더 작업 지향적인 콘텐츠 특징을 얻는다.

첫째, Fusion-Q-Former를 제안하여 다양한 모달리티를 융합하고 고정 길이의 강건한 다중 모달 임베딩을 생성한다.

둘째, 사용자 콘텐츠 관심 순차 모델링에서 Low-Rank Adaptation 기술을 활용하여 거대한 학습 매개변수 수와 긴 시퀀스 길이 간의 갈등을 완화한다.

셋째, 콘텐츠와 ID를 서로 정렬하는 새로운 Content-ID-Contrastive 학습 작업을 제안하여 더 작업 지향적인 콘텐츠 임베딩과 더 일반화된 ID 임베딩을 얻는다.

실험에서 EM3는 오프라인 데이터셋과 온라인 A/B 테스트에서 모두 유의미한 성능 향상을 보였다. 또한 공개 데이터셋에서도 최신 기술을 능가하는 결과를 보였다.

Статистика

제안한 EM3 모델은 기존 모델 대비 e-com 시나리오에서 GMV 3.22%, 주문량 2.92%, CTR 1.75% 향상을 달성했다.
광고 시나리오에서는 RPM 2.64%, 수익 3.17% 향상을 달성했다.
콜드 스타트 아이템의 경우 2.07% 더 많은 노출을 받았다.

Цитати

"다중 모달 정보를 충분히 활용하고 개인화된 랭킹 작업을 통해 다중 모달 모델의 핵심 모듈을 직접 학습하여 리소스 소비를 과도하게 늘리지 않으면서 더 작업 지향적인 콘텐츠 특징을 얻는다."
"Fusion-Q-Former를 제안하여 다양한 모달리티를 융합하고 고정 길이의 강건한 다중 모달 임베딩을 생성한다."
"Low-Rank Adaptation 기술을 활용하여 거대한 학습 매개변수 수와 긴 시퀀스 길이 간의 갈등을 완화한다."
"Content-ID-Contrastive 학습 작업을 제안하여 더 작업 지향적인 콘텐츠 임베딩과 더 일반화된 ID 임베딩을 얻는다."

Ключові висновки, отримані з

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

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

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

Глибші Запити

다중 모달 추천 시스템에서 어떤 새로운 모달리티를 활용할 수 있을까?

다중 모달 추천 시스템에서 새로운 모달리티로는 음성 모달리티를 활용할 수 있습니다. 음성 모달리티는 사용자의 음성 명령이나 대화를 통해 정보를 전달하고 수신할 수 있는 기술을 의미합니다. 이를 통해 사용자의 음성 데이터를 분석하여 사용자의 취향이나 요구사항을 파악하고 이를 추천 알고리즘에 반영할 수 있습니다. 또한 음성 모달리티를 다른 모달리티와 결합하여 보다 풍부한 정보를 제공하고 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다.

다중 모달 모델과 랭킹 모델의 엔드-투-엔드 학습 외에 어떤 다른 접근법이 있을까?

다중 모달 추천 시스템의 다른 접근법으로는 전이 학습(Transfer Learning)이 있습니다. 전이 학습은 한 작업에서 학습한 지식을 다른 관련 작업에 전이하여 성능을 향상시키는 기술입니다. 다중 모달 모델과 랭킹 모델을 각각 다른 작업에서 미리 학습한 후, 해당 지식을 다중 모달 추천 시스템에 전이하여 보다 효율적인 학습과 성능 향상을 이끌어낼 수 있습니다.

다중 모달 추천 시스템의 발전이 사용자 경험에 어떤 영향을 미칠 수 있을까?

다중 모달 추천 시스템의 발전은 사용자 경험에 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 다양한 모달리티를 활용하여 사용자에게 더 풍부한 정보를 제공할 수 있어서 개인화된 추천을 더욱 정확하게 할 수 있습니다. 또한 엔드-투-엔드 학습을 통해 모델이 사용자의 행동을 더 잘 이해하고 이를 반영하여 추천을 제공할 수 있게 됩니다. 이는 사용자가 보다 유용하고 맞춤형 추천을 받을 수 있게 하여 사용자 만족도와 서비스 품질을 향상시킬 수 있습니다.