Google、 検索の 推論ボトルネックを 公開
Google が検索の推論ボトルネックを回避する手法を公開しました。 Retrieve-for-Train はオフライン RL で探索を学習します。 53.9M パラメータの拡散モデルが 1 回で検索語を生成します。
Google Research
Google が検索の推論ボトルネックを回避する手法を公開しました。 Retrieve-for-Train はオフライン RL で探索を学習します。 53.9M パラメータの拡散モデルが 1 回で検索語を生成します。
Yahoo!ショッピングが検索サジェストの並び替えを改善しました。 直前に検索したクエリを BERT に入れて候補を再順位付けします。 A/B テストでサジェスト候補のクリック率が約 7% 改善しました。
LINE バイトが Embedding 安定化でリランキングを改善しました。 1 か月後もベクトル類似度 0.87 前後を維持します。 A/B テストで売上が 6.5% 向上しました。