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EMNLP 2024 | 突破RQ-SID"沙漏"瓶颈，提高生成式搜推上限

京东云开发者

2025-05-28

导读：EMNLP会议全称为Conference on Empirical Methods in Natural La

EMNLP会议全称为Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing，由国际计算语言学协会ACL举办，是自然语言处理和人工智能领域最重要的学术会议之一。

本文研究了生成式搜索/推荐系统中残差量化语义标识符（RQ-SID）存在的“沙漏”瓶颈问题，其表现为中间码本令牌过度集中。通过实验分析发现，路径稀疏性和长尾分布是导致码本利用率失衡的核心因素，显著影响电商场景下生成式任务的性能。针对该问题，本文提出了针对性优化方案，有效改善了码本学习的数据分布特征，实验表明该方法能提升实际电商搜推系统的效果与泛化能力。

论文链接：https://arxiv.org/abs/2407.21488v1

摘要

生成式搜索/推荐在搜索和推荐系统中已经成为一种创新的范式，它通过使用基于数值的标识符来提升效率和泛化能力。特别是在电子商务领域，像TIGER这样的方法使用基于残差量化的语义标识符（RQ-SID），表现出了很大的潜力。然而，RQ-SID面临一个被称为“沙漏”现象的问题，即中间码本令牌过于集中，限制了生成式搜索/推荐方法的全面发挥。本文通过研究发现，路径稀疏和长尾分布是造成这一问题的主要原因。我们通过一系列详细的实验和消融研究，分析了这些因素对码本利用率和数据分布的影响。结果表明，“沙漏”现象对RQ-SID的性能有显著影响。我们提出了一些有效的解决方案，成功改善了生成式任务在实际电子商务应用中的效果。

背景

在生成式搜索/推荐中，基于数值的标识符表示方法因其简单、高效和强大的泛化能力而在行业中被广泛采用，特别是在长行为序列推荐中。这些方法显著缩短了序列长度并加快了推理过程。值得注意的方法包括DSI、NCI、TIGER、GDR和GenRet。其中，TIGER方法通过残差量化（RQ）（Lee等，2022；Zeghidour等，2021）生成语义标识符（SID），有效捕捉了语义信息和层次结构。这种方法在以商品为主的电子商务场景中特别有优势，能够准确反映电子商务数据中固有的复杂层次关系和语义特征，从而显著提升推荐性能。

需要强调的是，基于RQ的方法的性能上限在很大程度上依赖于SID的生成，这也是本文分析和讨论的核心重点。

任务定义

基于现有常见的任务场景，定义如下任务【注意：任务形式不限于下列任务，只要是含有SID的任务均可】：该用户信息：年龄：age_2；性别：男性；会员状态：非会员。该用户的历史交互行为有：<xxx><xxx><xxx>，<xxx><xxx><xxx>……。该用户本次搜索的关键词为“XX鼠标”。请根据该用户信息、历史交互行为和本次搜索关键词，预测该用户接下来最可能购买的商品：<xxx><xxx><xxx>

RQ-VAE SID生成

SID生成，谷歌的TIGER方法用的比较广泛。它通过残差量化RQ生成语义标识符（SID），能够有效捕捉语义信息和层次结构。这种方法在以商品为主的电商场景中尤其有优势，因为它能够准确反映电商数据中的复杂层次关系和语义特征，从而显著提升推荐性能。

沙漏现象

在通过残差量化（RQ）生成的SID中，我们观察到了一种显著的“沙漏”现象。具体而言，中间层的码本过于集中，导致了一对多和多对一的映射结构。这种集中现象引发了路径的稀疏性和长尾分布问题。路径稀疏性是指匹配路径仅占总路径空间的一小部分，而长尾分布则意味着大多数SID集中在少数的头部标记上，中间层标记的分布呈现长尾特征。在具有长尾特征的数据集中，这种“沙漏”效应尤为明显，显著限制了生成式搜索推荐方法的表示能力。问题的根源在于逐步量化高维向量残差的内在特性。基于此，我们对该现象进行了深入的理论与实验分析，并提出了相应的解决方案。

4.1 沙漏现象可视化

为了生成语义ID，我们首先利用公司内部数十亿条搜索日志中的查询-商品数据，训练了双塔模型（如DSSM和BERT等）。接着，通过商品塔获取了数亿商品的嵌入向量，最终采用残差量化（RQ）方法为所有商品生成了语义ID。

生成语义ID后，对所有商品进行了聚合，并计算了三层分布图。如上图所示，可以看到第二层集中有大量路由节点，整体分布呈现“沙漏”现象。为了验证这一现象的普遍性，我们在不同参数组合下进行了多次可视化实验，沙漏效应非常显著，三层代码表中token的路径分布相对稀疏。

此外，基于上述实验，我们使用三个指标对第二层的标记分布进行了统计分析：熵、基尼系数和标准差，如图所示。结果表明，第二层的标记分布表现出低熵、高基尼系数和大标准差，表明该分布具有显著的不均匀性。

总体而言，这种沙漏现象在代码表中通过路径稀疏性和token的长尾分布得到了统计数据支持。其中，

路径稀疏性：语义ID结构导致代码表利用率低。

长尾分布：在中间层，大多数路径集中到单个token上

4.2 现象分析

为了探讨“沙漏”现象的成因，将基于残差量化（RQ）的运行机制进行深入分析和讨论。为了便于理解，考虑两种原始嵌入的分布：非均匀分布和均匀分布。接下来，使用RQ为数据X生成语义ID。

可以看到，第一层，候选点被分成M个聚类桶，token的入度相等。输入分布均匀。第二层输入为第一层的残差，分布非均匀。小残差点靠近聚类中心，异常值较大。聚类更关注异常值，形成长尾现象。第三层残差值变得一致且均匀。类似第一层的均匀分布。第二层大路由节点分散成多个小节点。整体趋势随层数增加，残差减小，聚类效应减弱。形成沙漏状结构：数据压缩再扩展，最终均匀分布。语义ID构建后，RQ量化方法的影响，加上中间层头部token的主导地位，自然导致了路径的稀疏性。类似地，对于非均匀分布（如长尾分布），残差分布变得更加不均匀，导致现象更加严重。

4.3 实际影响

为了评估这种现象的影响，我们进行了多项实验。首先，在评估过程中，我们根据第二层标记的分布将测试集分为两组：头部标记测试集和尾部标记测试集。如表所示，头部标记测试集的性能显著提升，而尾部标记测试集的性能则明显较差。这种性能差异可以归因于先前分析的路径稀疏性和标记的长尾分布，导致了结果的偏差。这一现象在不同规模的模型（如LLaMA2、Baichuan2和Qwen1.5）以及不同参数的残差量化（RQ）中均有观察到，突显出长尾标记分布和路径稀疏性对模型性能的广泛影响。

此外，为了进一步探讨“沙漏”现象对模型性能的影响，我们进行了两个关键实验：1）交换第一层和第二层的标记，2）将交换序列的第一个标记作为输入。

在仅交换第一层和第二层标记的情况下，第一层出现显著的长尾分布，导致模型难以拟合，从而效果较差。由于逐标记错误的累计，交换后的效果甚至比不交换更差。然而，当交换后给定第一个标记时，输出任务变为预测第二或第三层的SID，这使得任务变得更简单，并且长尾分布不再影响结果（因为给定了真实的SID1），因此效果显著提升。此外，在不交换第一层和第二层的条件下，给定第一个标记（第二层SID依旧是长尾分布），其结果高于基线，但低于交换后给出第一个标记的情况（如表所示）。

这一发现表明，“沙漏”现象对模型性能有着实质性的负面影响。通过上述实验，不仅确认了“沙漏”效应的存在，还阐明了其对模型性能的具体影响，从而为未来的优化提供了坚实的基础。

解决方法

解决沙漏现象的方法有多种，在此简单的从分布角度提出两种简单易行的方法：一种启发式的方法是直接移除第二层，从而消除长尾效应的影响。然而，这可能导致空间容量不足。需要注意的是，这里首先要生成一个L层的语义ID（SID），然后再移除第二层，这与直接生成一个两层的SID不同，因为后者可能仍然存在大的路由节点。另一种简单的方法是自适应地移除第二层的顶部tokens，使语义ID成为一个可变长度的结构。这里使用了top@K策略，并设定一个阈值p。这种方法确保了分布保持不变，同时有选择地减少了“沙漏”效应的影响。

为了进一步验证该方法的有效性，在LLaMA模型上进行了实验。结果表明，通过应用自适应token移除策略，模型性能得到了提升，同时计算成本与基础模型相近，并且在一些客观优化（如Focal Loss和Mile Loss）方面也表现出色。

具体来说，实验结果显示，使用top@400 token移除策略的模型在大多数评估指标上都优于基线模型。这表明该方法有效地减少了长尾效应的影响。随着移除的tokens数量增加，模型性能的提升会遇到瓶颈。特别是当所有tokens都被移除时，这种限制尤为明显，这可能是由于缺少长尾tokens，导致召回率下降。同时，直接移除第二层会导致一个SID对应多个项目。这种细粒度的分析为所提出方法的有效性提供了有力证据。该方法在选择性移除不太重要的tokens的同时，保留了最有信息量的tokens，即使在移除大量数据的情况下，也能提升模型性能。

结论

本研究系统地探讨了RQ-SID在生成式搜索/推荐的局限性，特别是发现了中间层tokens过度集中导致数据稀疏和长尾分布的“沙漏”现象。通过广泛的实验和消融研究，证明了这一现象，并分析了其根本原因在于残差特性。为了解决这个问题，提出了两种方法：移除第二层的启发式方法和自适应调整token分布的可变长度token策略。实验结果显示，两种方法都有效缓解了瓶颈效应，其中自适应token分布调整策略效果最佳。这是首次系统性地探讨RQ-SID在生成式搜索/推荐中缺陷的研究，为未来的模型优化提供了坚实的基础，并显著提升了模型性能。

未来规划

1、优化SID的生产与表征方式，通过引入时效、统计类特征来辅助额外表征，让其能满足对特征极为看重的排序需求；

2、统一稀疏表征（SID）与密集表征，让LLM可以显示的建模密集特征变化趋势，而不是稀疏表征的映射；

3、保证链路无损失实现一段式搜索。

【声明】内容源于网络

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