快手

基本信息 论文标题：DAS: Dual-Aligned Semantic IDs Empowered Industrial Recommender System 作者单位：快手 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2508.10584 来源：CIKM 2025 Motivation：论文要解决的问题是什么 Semantic id生产时，要么没有和协同信号对齐（fig2(1)），要么是两阶段对齐方式（fig2(2)）： 例如LETTER先生成协同emb，然后和semantic id对齐 或者例如QARM，先协同对齐emb，再生产semantic id 把协同对齐和生产semantic id分成两个阶段，天然有信息损失，不是最优的。本文的目的就是把生产协同emb，以及semantic id的协同对齐放到一个模型中联合训练完成，尽量减少信息损失（fig2(3)）。 主模型 主模型如上图所示，中间的ICDM是user和item的双塔模型，用于学习user和item的协同id-based emb；两边分别是生产user和item的semantic id的量化模型。 中间的ICDM就是经典的召回双塔模型，使用点击样本进行训练，唯一不同的是，在user和item塔都有流行度去偏模块，用于学习user和item的无偏emb，后续user和item的semantic id协同对齐用的也是无偏的emb。 两边分别是user和item的semantic id量化模型，两者比较类似，以item为例： 先把item的各种信息，如title、desc、ocr等信息用文本构造成prompt，输入到LLM，借助LLM的summary和reasoning能力，产出item的详细描述 然后把LLM产出的描述再输入到一个预训练的embedding模型PLM，文中用的是bge m3模型，得到item emb 后续就是标准的RQ-VAE过程了 需要注意的是，上述前两步，分别用到了LLM和PLM两个大模型，而且看图上这两个模型都是freeze的，也就是说并不微调这两个大模型。后续协同对齐用的emb是RQ-VAE重构emb的中间层结果，即图中的item quantized emb。 semantic id的协同对齐方面，有三大类对齐任务： U2I对齐：量化user emb和协同item emb对齐、量化item emb和协同user emb对齐 U2U和I2I对齐：量化user emb和协同user emb对齐、量化item emb和协同item emb对齐 U2U和I2I的共现对齐：点击相同item的两个量化user emb对齐、同一个user点击的两个item的量化item emb对齐 由于fig3中的协同模型和semantic id模型是联合训练的，总共有3大类loss： 中间的ICDM的双塔召回模型的loss 两边的产semantic id的loss 三个模块的对齐loss 评论 可借鉴 把semantic id的生产和协同信号对齐统一成一阶段的模式，信息损失更少 中间的ICDM模型生产协同emb时进行了去偏，协同对齐的时候用的是去偏的emb，这是其他论文很少提到的 可改进 太复杂了！3个模块，3大类loss，每类loss又有很多个小loss，总loss数量加起来有十多个。。。 任务太多，各种去偏、对齐loss，真的不会互相影响吗？ 中间的ICDM模块有必要吗？我理解ICDM本质是为了训练产出协同emb，但是因为训练样本本身是点击样本，样本本身已经包含了搜推场景的协同信号，也就是ICDM本身没必要存在了，直接用相同的样本训练两边的semantic id量化模型就行了，也能实现在训练semantic id的过程中，完成协同信号的对齐 生产semantic id的emb来自LLM和PLM，但是这两个大模型都是freeze的，如果把这两个模型也sft，效果会不会更好？其实我原本以为的一阶段就是这样的，这也是我在【论文阅读：Empowering Large Language Model for Sequential Recommendation via Multimodal Embeddings and Semantic IDs】中提到的一阶段方法。

基本信息 论文标题：QARM: Quantitative Alignment Multi-Modal Recommendation at Kuaishou 作者单位：快手 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2411.11739 来源：CIKM 2025 Motivation：论文要解决的问题是什么 多模态emb在搜推场景应用时通常采用如下图的两阶段方式，先预训练多模态emb，然后作为一个冻结特征放到搜推模型中。这种方式存在2个问题： 表征不对齐：多模态emb预训练的任务通常是图片分类或者文本的MLM，和下游搜推任务不对齐 表征不更新：多模态emb在搜推任务中作为冻结特征，没有更新 本文的方法就是想要解决上述2个问题。 对齐搜推任务的多模态emb预训练 为了解决多模态emb表征不对齐的问题，本文提出的多模态emb预训练任务直接对齐搜推场景，使用U2I和I2I召回模型，挖掘出相似item pair，然后通过对比学习微调多模态大模型。 具体来说，通过U2I和I2I模型，能够拿到item emb；然后用每一个target item emb去行为流中检索出最相似的商品，作为trigger item emb。<trigger, target>构成一对正样本，然后进行对比学习训练。 通过召回模型构造的训练样本，和搜推场景的协同信号对齐了，解决了开头提到的第一个问题，即表征不对齐的问题。 Semantic id生产方法 Semantic id的生产方法如上图右半部分所示，有两种方式： VQ：直接圈定一定数量（如N）的item emb作为底池，编号1~N，然后任意来一个item emb，通过对底池emb进行KNN搜索，找出top-k相似商品，假设是(a,b,…,k)，则VQ编码的semantic id就是(a,b,…,k)。文中取k=25，感觉挺大的。。。 RQ-Kmeans：对圈定的N个item emb不断进行Kmeans聚类、求残差、残差继续Kmeans聚类的过程。文中取迭代次数为L=6，但是没说每次聚到多少个类。 注意：文中的RQ-Kmeans方法和RQ-VAE还不一样，RQ-Kmeans没有训练过程，也没有重构loss，纯粹是每次进行聚类，然后选聚类中心作为码本的过程。文中也没有对比过为啥不用RQ-VAE。 产出两套semantic id之后，直接在下游排序任务中进行端到端更新，解决开头提到的表征不更新的问题。具体建模方法比较常规，不是本文的重点，略讲。 评论 可借鉴 多模态emb预训练任务是i2i的，直接和下游搜推任务对齐 semantic id有两种产出方式，VQ和RQ-Kmeans，尽可能多地保留原始多模态emb的信息 可改进 多模态emb预训练和下游任务对齐，在2025年不算新鲜事了，常规操作。而且文中i2i的构造过程依赖U2I和I2I召回模型，有外部依赖，不够漂亮 VQ的方法，k=25这也太长了吧，相当于一个小型行为流了，会导致下游任务的特征处理更复杂 为什么用RQ-Kmeans而不是RQ-VAE，没有任何说明与对比 从pretrain emb量化成semantic id的过程中，存在严重的信息丢失，这在Empowering Large Language Model for Sequential Recommendation via Multimodal Embeddings and Semantic IDs论文中有讨论