要点テキストから画像を生成する…
解説
ねえ智也くん、この「OmniSearchSage」っていう論文、すごく面白そう！何についてなの？
これはね、Pinterestの検索システムを改善するための新しい技術について書かれているよ。具体的には、検索クエリやピン、製品の理解を深めるための統一された埋め込みを学習するシステムだよ。
埋め込みって何？
埋め込みとは、テキストや画像などのデータを、コンピュータが処理しやすい数値の形式に変換することを指すよ。この場合、検索クエリやピン、製品の特徴を数値で表現しているんだ。
それで、どんな結果が出たの？
このシステムを導入した結果、Pinterestの検索関連性が8%以上、エンゲージメントが7%以上、広告のクリックスルーレートが5%以上向上したんだ。
すごいね！でも、これからどんなことが期待できるの？
この技術は今後も発展していくだろうね。より精度の高い検索結果を提供することで、ユーザー体験を向上させることができるし、広告収入の増加にもつながるかもしれないよ。
へぇ、AIって本当にすごいね！でも、チョコレートが好きって言ったら、チョコレートのピンばかり見せられたら困るなあ。
それも一理あるね。でも、適切なバランスを見つけるために研究が進められているよ。
要点
この論文では、Pinterestの検索クエリ、ピン、製品を理解するための多機能でスケーラブルなシステム「OmniSearchSage」を紹介しています。
統一されたクエリ埋め込みをピンと製品の埋め込みと組み合わせて学習し、Pinterestの検索システムの関連性を8%以上、エンゲージメントを7%以上、広告のクリックスルーレートを5%以上向上させました。
多様なテキスト（画像キャプション、過去のエンゲージメント、ユーザーがキュレートしたボードからのデータ）を使用してエンティティ表現を豊かにしました。
マルチタスク学習設定により、ピンと製品の埋め込みと互換性のある単一の検索クエリ埋め込みを生成します。
特徴の価値を削減研究を通じて示し、統一モデルの有効性を単独の対応物と比較しました。
これらの埋め込みは、検索の取得からランキングまで、Pinterest検索スタック全体に展開され、秒間30万リクエストを低遅延で処理するスケールでサービスしています。