Новые стратегии ученых Центра ИИ МГУ повысят точность рекомендательных систем

Исследователи Центра ИИ МГУ с коллегами из Лаборатории ИИ Сбера и Сколтеха показали, как различные стратегии авторегрессионных предсказаний влияют на качество прогноза действий пользователя в задачах последовательных рекомендаций на длинном горизонте. Ученые показали, что стандартные для языковых моделей подходы — «жадный поиск», beam search и температурное сэмплирование — ведут себя в этом контексте нестандартно и могут ухудшать качество долгосрочных предсказаний. Авторы предложили новые методы объединения нескольких траекторий прогноза...