Meta, la società madre di Facebook, Instagram e WhatsApp, gestisce uno dei più grandi sistemi di raccomandazione al mondo. Recentemente, i suoi ricercatori hanno pubblicato studi che illustrano come l’uso di modelli generativi possa migliorare la comprensione e la risposta all’intento degli utenti. Questa innovativa metodologia potrebbe rivoluzionare il modo in cui le piattaforme digitali interpretano le esigenze dei loro utilizzatori.
Tradizionalmente, i sistemi di raccomandazione si basano su rappresentazioni dense degli elementi da suggerire. Questo implica l’uso di modelli che calcolano “embedding” sia per le richieste degli utenti che per un vasto insieme di elementi. Durante l’inferenza, il sistema confronta l’embedding dell’utente con quelli degli elementi disponibili, cercando corrispondenze che riflettano l’intento dell’utente. Tuttavia, questo approccio richiede notevoli risorse di archiviazione e calcolo, soprattutto con l’aumentare del numero di elementi.
La ricerca generativa offre un’alternativa più efficiente. Invece di confrontare embedding preesistenti, il sistema prevede direttamente il prossimo elemento in una sequenza basandosi sulle interazioni precedenti dell’utente. Ciò è reso possibile attraverso l’uso di “ID semantici” (SID), che incorporano informazioni contestuali su ciascun elemento. Un modello encoder genera un embedding unico per ogni elemento, creando così i SID. Successivamente, un modello transformer viene addestrato per prevedere il prossimo SID in una sequenza, rappresentando le interazioni passate dell’utente. Questo approccio riduce significativamente le esigenze di archiviazione e calcolo, mantenendo costanti i costi di inferenza anche con l’aumentare degli elementi.
L’adozione della ricerca generativa comporta diversi benefici:
- Efficienza: Eliminando la necessità di confrontare ogni embedding, il sistema opera con maggiore rapidità ed efficienza.
- Scalabilità: I costi di archiviazione e calcolo rimangono stabili, indipendentemente dall’espansione del database degli elementi.
- Personalizzazione: Il sistema può generare raccomandazioni più pertinenti, basandosi direttamente sulle interazioni precedenti dell’utente.
L’integrazione di modelli generativi nei sistemi di raccomandazione potrebbe trasformare l’interazione tra utenti e piattaforme digitali. Comprendendo e anticipando meglio l’intento degli utenti, le piattaforme possono offrire esperienze più personalizzate e soddisfacenti.