検索語から商用意図をどう読むか:MicrosoftのOCI論文を解説
2006年のOCI論文が提案した、検索結果ページで短い検索語の文脈を補う方法を解説します。SVMの特徴量、比較実験、購入確率との違い、評価と再現の注意点を整理します。
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2006年のOCI論文が提案した、検索結果ページで短い検索語の文脈を補う方法を解説します。SVMの特徴量、比較実験、購入確率との違い、評価と再現の注意点を整理します。
Visa Researchの論文をもとに、MCC・merchant・所在地の説明文からLLMのhidden stateを抽出し、取引系列モデルを初期化する方法と、10億件の取引での評価、改善の偏り、再現上の制約を解説します。
長い銀行取引履歴をLLMへ直接入力せず、統計要約から生成した文章と取引系列を対照学習でそろえるLATTEを、精度、推論速度、再現性から解説します。
ドメイン専門家の知識をschemaと呼ばれる評価仕様に整理し、網羅性、多様性、内容と文体の現実性からLLM評価データを診断する手法を解説します。
NetflixのLLM推薦モデルGenRecを、2段階学習、コンテキスト設計、catalog-aware ranking head、reward-weighted loss、prefill-only推論、A/B testの結果と限界から解説します。
Jevを44のベンチマークで評価したRLCDAlignBenchを解説。質問設計、文脈、確率の較正、ラベル監査を通じて、AUROC 0.886と約63分の1の評価コストが示す範囲を整理します。
SIGIR 2019のGEN Encoder論文をもとに、co-click弱教師学習、multi-task fine-tuning、検索意図評価、long-tail queryへのANN活用を解説します。
GoogleのWWW 2020論文をもとに、価格情報の鮮度を限られたクロール予算で高めるK-armed adversarial bandits方式を解説します。
KDD 2023のMLFM論文を、特徴量とフィールドの相互作用、軽量版の因子分解、広告データでの評価、再現時の注意点から解説します。
Netflixの推薦理由文を評価するLLM judgeの研究を、課題、RART、検証結果、限界、実装手順の順に解説します。
YahooがKDD 2022で報告した多言語Webページ分類を、ロングテール対策、知識蒸留、URL-only推論、本番効果と限界から解説します。