연구진은 LLM 기반 생성형 추천(GR)에서 Semantic ID(SID) 때문에 LLM의 자연어 추론 능력이 제대로 활용되지 않는 문제를 분석했어요.
기존 방식은 SID를 자연어로 변환하고 명시적 근거를 제시하는 복잡한 과정을 거치지만, PauseRec은 이러한 과정을 생략하는 암묵적 추론 방식을 제안했어요.
PauseRec은 기존 방식보다 성능은 6.22% 향상시키고, 훈련 비용은 최대 65%, 추론 속도는 최대 71.3% 단축하는 효과를 보여줬어요.