Il framework GenRec asimmetrico affronta i doppi colli di bottiglia
Un nuovo framework di raccomandazione generativa asimmetrico, AsymRec, affronta i doppi colli di bottiglia informativi nei modelli GenRec esistenti. Il GenRec tradizionale utilizza ID semantici discreti simmetricamente come input e output, causando quantizzazione con perdita e bias di popolarità nell'input, e target imprecisi nell'output. AsymRec disaccoppia queste rappresentazioni tramite Proiezione Semantica Multi-esperto (MSP) per embedding di input continui e Quantizzazione Gerarchica Multisfaccettata (MHQ) per l'output. MSP preserva la ricchezza semantica e migliora la generalizzazione agli elementi poco frequenti. Il framework è dettagliato in arXiv:2605.14512.
Fatti principali
- AsymRec è un framework asimmetrico continuo-discreto per la raccomandazione generativa.
- Affronta il collo di bottiglia dell'input dovuto alla quantizzazione con perdita e al bias di popolarità.
- Affronta il collo di bottiglia dell'output dovuto a target discreti imprecisi.
- La Proiezione Semantica Multi-esperto (MSP) mappa gli embedding continui nello spazio nascosto del Transformer.
- MSP utilizza proiezioni specializzate per esperto per preservare la ricchezza semantica.
- La Quantizzazione Gerarchica Multisfaccettata (MHQ) costruisce target discreti migliorati.
- L'articolo è disponibile su arXiv con ID 2605.14512.
- L'approccio disaccoppia le rappresentazioni di input e output.
Entità
Istituzioni
- arXiv