推荐系统中的模型
双塔模型
双塔模型（Dual Tower Model）是一种在自然语言处理中用于生成式任务的模型架构。该模型的核心思想是将输入序列分别传递给两个独立的编码器，称为「内容塔」（Content Tower）和「控制塔」（Control Tower），以实现更好的生成效果。
具体来说，双塔模型包含以下几个关键组件：
- 内容塔（Content Tower）：内容塔负责捕捉输入序列的语义信息和表示。它通常基于预训练的语言模型（如BERT、GPT等）或其他编码器来对输入进行编码，并输出一个表示输入内容的向量序列。
- 控制塔（Control Tower）：控制塔负责生成输出序列，并指导生成过程。它可以从内容塔的输出中获取输入的语义信息，并根据任务要求生成合适的输出。控制塔可以采用不同的机制，如循环神经网络（RNN）、注意力机制（Attention）等，来实现生成过程。
- 连接层（Connector Layer）：连接层用于将内容塔的输出和控制塔的输入进行连接，以建立二者之间的联系。可以通过简单的拼接、加权相加等方式实现连接。
- 解码器（Decoder）：解码器是控制塔的核心组件，用于根据控制塔的输入和先前生成的内容来生成下一个输出。解码器可以基于不同的方法进行设计和训练，以满足特定任务的要求。
使用双塔模型的主要优势在于将表示学习和生成过程分离，充分利用内容塔和控制塔各自的优势。内容塔能够捕捉输入序列的语义信息，而控制塔能够利用这些信息进行更加准确和鲁棒的生成。通过有效地协同工作，双塔模型可以取得较好的生成结果。
需要指出的是，双塔模型的具体实现方式可能因任务需求和研究者的选择而有所差异。该模型的结构和组件可以根据具体情况进行调整和扩展，以适应不同的生成式任务。
适用阶段
- 召回
- 排序（通常是粗排）