Чем dual-encoder для рекомендаций отличается от dual-encoder в поиске?

Dual-encoder — это архитектура, где два разных объекта (например, пользователь и товар, или запрос и документ) кодируются в векторное пространство с помощью двух отдельных энкодеров.

В рекомендациях dual-encoder обычно обучается так, чтобы векторы пользователя и товара были близки, если пользователь заинтересован в товаре. Цель — эффективно находить релевантные товары для пользователя, используя косинусное сходство или другую метрику.

В поиске dual-encoder кодирует запрос и документы, чтобы близкие по смыслу документы имели векторы, близкие к вектору запроса. Здесь важна точность семантического соответствия между запросом и документом.

Основное отличие в том, что в рекомендациях объекты часто разные по природе (пользователь и товар), и модель может учитывать пользовательские предпочтения и поведение, а в поиске — запрос и документы, где важна семантическая релевантность текста. Также задачи могут отличаться по метрикам и способам обучения (например, negative sampling с разными стратегиями).