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English(EN) SLIDE: Search-to-List Item Distillation for Single-Rollout Generative Retrieval

新的蒸馏方法增强生成式推荐系统 · 跟踪到2个来源

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

两篇新的研究论文介绍了用于生成式推荐系统的新型蒸馏技术。KL-MOPD通过根据token级KL散度对教师模型进行加权来解决协调多个推荐目标中的挑战，理论上优于标准的MOPD并在实验中显示出显著的改进。另一方面，SLIDE通过使用教师模型检索候选项并创建列表级蒸馏目标，将离线搜索与在线列表生成分离，从而使学生模型能够单次生成整个列表，并优于束搜索。 AI

影响 这些新的蒸馏技术可以提高生成式推荐系统的性能和效率，从而带来更个性化和有效的用户体验。

排序理由 两篇在arXiv上发表的学术论文，介绍了生成式推荐系统的新方法。

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两篇在arXiv上发表的学术论文，介绍了生成式推荐系统的新方法。
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报道来源 [2]

  1. arXiv cs.IR (Information Retrieval) TIER_1 English(EN) · Jiawei Chen ·

    KL-MOPD：生成式推荐的差异感知多目标策略内蒸馏

    Coordinating multiple recommendation objectives (e.g., click and conversion) is critical for real-world generative recommendation (GR). However, since a positive item in GR can be retrieved only when its tokens are successively selected at every decoding step, traditional item-wi…

  2. arXiv cs.IR (Information Retrieval) TIER_1 English(EN) · Haihong Tang ·

    SLIDE：用于单次生成检索的搜索到列表项蒸馏

    Generative retrieval (GR) typically relies on item-level beam search to retrieve candidates, leaving cross-item dependencies unmodeled and limiting direct optimization of list-level objectives. A natural alternative is to generate the entire list within a single autoregressive tr…

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