Quelle est la différence entre un dual-encoder pour les recommandations et un dual-encoder pour la recherche?

Dual-encoder — c'est une architecture où deux objets différents (par exemple, utilisateur et produit, ou requête et document) sont encodés dans un espace vectoriel à l'aide de deux encodeurs séparés.

Dans les recommandations , le dual-encoder est généralement entraîné pour que les vecteurs de l'utilisateur et du produit soient proches si l'utilisateur est intéressé par le produit. L'objectif est de trouver efficacement des produits pertinents pour l'utilisateur en utilisant la similarité cosinus ou une autre métrique.

En recherche , le dual-encoder encode la requête et les documents pour que les documents proches en sens aient des vecteurs proches du vecteur de la requête. La précision de la correspondance sémantique entre la requête et le document est importante.

La principale différence est que dans les recommandations, les objets sont souvent différents par nature (utilisateur et produit), et le modèle peut prendre en compte les préférences et comportements de l'utilisateur, tandis qu'en recherche, la requête et les documents, où la pertinence sémantique du texte est cruciale. De plus, les tâches peuvent différer en métriques et méthodes d'entraînement (par exemple, échantillonnage négatif avec différentes stratégies).