Audio-Novel

Pesquisa sobre o uso de Modelos de Linguagem de Grande Porte para gerar consultas sintéticas visando melhorar a recuperabilidade de audiobooks no sistema de pesquisa do Spotify, abordando desafios de inicialização através do aprimoramento do auto-completar e da recuperação.

Sistema inovador 2T-HGNN da Spotify combina Redes Neurais em Grafos Heterogêneos e modelos Two Tower para recomendações escaláveis de audiobooks, alcançando +46% na taxa de início.

Uma abordagem zero-shot para gerar audiolivros expressivos usando personas multimodais e instruções de script baseadas em LLM, eliminando treinamento dispendioso e anotação manual.