Визуализация предпочтений: как изображения помогают ИИ понимать покупателей

Автор: Денис Аветисян

Исследование показывает, что представление истории покупок пользователя в виде визуальных данных повышает точность прогнозирования будущих приобретений.

Для прогнозирования следующей покупки мультимодальные большие языковые модели используют различные представления истории взаимодействия с пользователем – текстовые данные, графическое отображение в виде диаграммы рассеяния и блок-схемы, – что позволяет комплексно анализировать поведение и повышать точность предсказаний.

Новый подход к представлению данных о поведении пользователей для мультимодальных больших языковых моделей улучшает точность рекомендаций без увеличения вычислительных затрат.

Несмотря на стремительное развитие многомодальных больших языковых моделей (MLLM), вопрос о наиболее эффективном способе представления данных о поведении пользователей для максимизации их производительности остаётся малоизученным. В работе ‘To See or To Read: User Behavior Reasoning in Multimodal LLMs’ представлена систематическая оценка влияния текстового и визуального форматов данных (диаграммы рассеяния и блок-схемы) на точность MLLM при анализе последовательностей покупок. Полученные результаты демонстрируют, что визуальное представление данных о поведении пользователей позволяет повысить точность прогнозирования следующей покупки на 87,5% без увеличения вычислительных затрат. Какие новые возможности для повышения эффективности MLLM открываются при использовании различных способов визуализации данных о пользовательском поведении?

Постижение Пользователя: Пределы Традиционных Подходов

Предсказание действий пользователя критически важно для персонализации, однако традиционные методы часто упрощают модели, не учитывая нюансы намерений. Эти модели испытывают трудности с представлением сложной истории взаимодействия и выявлением истинных причин решений. Без понимания мотивации, рекомендательные системы остаются реактивными, ограничивая их потенциал. Необходимо понимать не что делает пользователь, а почему – раскрывать скрытые связи между желаниями и поступками.

Диаграмма отражает историю действий пользователя.

Моделирование Пользователя: Методы Фиксации Истории

Эффективное представление истории действий пользователя – основа точного прогнозирования. Существуют различные методы, каждый из которых обладает сильными сторонами в зависимости от задачи и данных. Текстовое представление, точечные графики и блок-схемы – различные способы кодирования взаимодействий. Текстовое представление подходит для последовательностей, точечные графики визуализируют взаимосвязи и частоту событий. Эти методы позволяют моделям зафиксировать временные закономерности и отношения в поведении, что критически важно для понимания сложных паттернов и предсказания будущих действий.

Наблюдения за историей действий пользователя представлены в виде точечного графика.

Оценка Понимания Пользователя: Система BehaviorLens

Система BehaviorLens обеспечивает основу для оценки различных методов представления истории пользователя. Она позволяет проводить объективные сравнения, используя метрики точности предсказаний и сходства между предсказанным и фактическим поведением. Результаты исследований демонстрируют, что визуальное представление данных (точечные графики или блок-схемы) может улучшить точность предсказания следующей покупки до 87.5% и увеличить показатель сходства на 33.9% по сравнению с текстовыми представлениями.

Сравнение объяснений MMLM показывает, что текстовый ввод (синие точки) и ввод на основе точечного графика (зеленые точки) демонстрируют более высокое качество рассуждений по сравнению с вводом на основе блок-схемы (красные точки), что оценивается по шкале от 1 до 5, где более высокие баллы указывают на лучшее рассуждение.

За пределами Предсказаний: Рассуждения с Мультимодальными Моделями

Мультимодальные большие языковые модели (MLLM) позволяют системам выводить намерения пользователя и предоставлять релевантные рекомендации. Это требует от разработчиков способности понимать контекст и мотивацию запроса, повышая полезность взаимодействия. Обеспечение «верности» и «причинности» рассуждений модели критически важно. Необходимо гарантировать, что объяснения соответствуют фактам и демонстрируют логическую связь между данными и результатом. Подход «LLM как судья» позволяет оценивать качество объяснений, обеспечивая их точность и понятность. Как и в тщательно выстроенном механизме, точность и ясность рассуждений определяют ценность модели.

Будущее Рекомендаций: Агентные Системы и За её Пределами

Агентные рекомендательные системы, основанные на мультимодальном понимании и рассуждениях, представляют собой парадигматический сдвиг в персонализации. Они анализируют информацию из различных источников (текст, изображения, видео) для формирования точных рекомендаций. Интеграция оптимизации рекомендательной политики позволяет системам проактивно адаптироваться к потребностям пользователя, предвидя будущие интересы и предлагая соответствующие рекомендации. Это смещение от реактивных рекомендаций к проактивному и совместному взаимодействию открывает беспрецедентные уровни вовлеченности и удовлетворенности.

Исследование демонстрирует, что представление данных о покупательском поведении в визуальной форме значительно повышает точность предсказаний моделей. Это подчеркивает фундаментальную взаимосвязь между структурой информации и ее восприятием. Как отмечал Блез Паскаль: «Всё ломается по границам ответственности — если их не видно, скоро будет больно». В данном контексте, нечеткое представление данных о пользователе (границы ответственности) приводит к неточным предсказаниям (боли). Авторы статьи показывают, что визуализация, как способ четкого обозначения этих границ, позволяет моделям лучше понимать последовательность действий пользователя и, следовательно, точнее предсказывать следующие покупки. Это подтверждает, что элегантная структура данных, подобно хорошо спроектированной системе, является ключом к надежной работе и точности предсказаний.

Что дальше?

Представленные результаты намекают на нечто большее, чем просто улучшение точности предсказаний. Попытка визуализировать историю покупок пользователя – это, по сути, попытка создать мета-представление, которое выходит за рамки простого перечисления фактов. Однако, столь элегантное решение порождает новые вопросы. Действительно ли МLLM «понимает» визуализацию, или же это лишь умелая манипуляция паттернами? Игнорирует ли этот подход нюансы, которые ускользают от графического представления, подобно тому, как упрощенная карта скрывает сложность ландшафта?

Следующим шагом видится не столько увеличение масштаба данных, сколько углубление понимания природы этой визуальной репрезентации. Необходимо исследовать, какие именно аспекты визуализации оказываются наиболее значимыми для модели, и как можно оптимизировать их для различных типов потребительского поведения. Возможно, дело не в самом графике, а в способе его интеграции в архитектуру модели – в создании более гармоничного “кровотока” информации.

И, наконец, стоит задуматься о более широких последствиях. Если визуализация может улучшить способность модели предсказывать следующее действие пользователя, не ведет ли это к еще большей степени манипуляции и предсказуемости в системе “потребитель-продавец”? Элегантность решения не должна заслонять этические вопросы, ведь даже самый изящный механизм требует ответственного использования.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.03845.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-08 13:21

🚀 Квантовые новости