La evolución de los sistemas de recomendación ha pasado de filtrados colaborativos básicos a modelos generativos complejos que integran semántica y señales de usuario. Una de las propuestas más recientes son los IDs semánticos (SIDs), que convierten representaciones de ítems en códigos discretos mediante codificadores multimodales (modelos de lenguaje o visión). Sin embargo, investigaciones recientes muestran que escalar estos sistemas encuentra un techo: el rendimiento se satura al agrandar el codificador, el tokenizador o el propio recomendador. La razón fundamental es la capacidad limitada de los SIDs para capturar toda la riqueza semántica de los ítems.

Frente a esta limitación, ha emergido un paradigma alternativo que utiliza directamente grandes modelos de lenguaje (LLMs) como recomendadores. Este enfoque, conocido como LLM-as-RS, demuestra propiedades de escalado superiores, logrando mejoras de hasta el 20% respecto al mejor rendimiento alcanzable con SIDs. Además, contraviene la creencia común de que los LLMs no pueden modelar bien las interacciones usuario-ítem: al aumentar la escala del modelo, su capacidad para capturar señales colaborativas mejora notablemente.

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