「生成検索」は、ユーザーの意図を理解し、シーケンス内の次の項目を検索する代わりに予測することによって推奨を行うために使用されてきました。
埋め込まれた入力項目のリストは、ユーザーがその項目を操作することを表しますが、レコメンダー モデルは、それらについて明示的にトレーニングすることなく、コンテキスト内の学習を一般化して実行できます。
「高密度検索手法と密度検索手法の融合には、レコメンデーション システムを進化させる多大な可能性が秘められています」と研究者らは Meta Labs でのトレーニング セッション中に述べました。
lm の設定も評価され、すべてのアイテムの SID マッチングにおける他のアイテムの ID 比較に対するスコアに注目します。
一致します…推論にはコストがかかりますが、利益が得られます\”と彼らは付け加えた「これらの数字の区別を能動的に区別することは、必ずしも一意性スコアや類似性に基づいて行われるわけではなく、従来の手法よりコストがかかることがよくあります。
」これにより、Mender はこのアプローチを中心に開発され、時間の経過とともに平均を上回っていると主張できるようになりました。
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