Как се различава dual-encoder за препоръки от dual-encoder в търсенето?

Dual-encoder — това е архитектура, при която два различни обекта (например потребител и продукт или заявка и документ) се кодират в векторно пространство с помощта на два отделни енкодера.

В препоръките dual-encoder обикновено се обучава така, че векторите на потребителя и продукта да са близки, ако потребителят проявява интерес към продукта. Целта е ефективно намиране на релевантни продукти за потребителя, използвайки косинусна сходност или друга метрика.

В търсенето dual-encoder кодира заявката и документите така, че семантично близките документи да имат вектори, близки до вектора на заявката. Тук важна е точността на семантичното съответствие между заявката и документа.

Основната разлика е, че в препоръките обектите често са различни по природа (потребител и продукт), и моделът може да взема предвид потребителските предпочитания и поведение, докато в търсенето — заявката и документите, където важна е семантичната релевантност на текста. Освен това задачите могат да се различават по метрики и методи на обучение (например, negative sampling с различни стратегии).