稀疏向量检索：双塔模型 和 稠密向量检索：单塔模型

“稀疏向量检索：双塔”和“稠密向量检索：单塔”是指在计算机科学中，尤其是信息检索、推荐系统、深度学习等领域中，使用特定模型结构进行向量表示和检索的方法。这里的“塔”并不是指物理意义上的塔楼，而是借用建筑学的术语来形象地描述模型结构。下面分别解释这两种结构在稀疏向量检索和稠密向量检索中的应用：

稀疏向量检索：双塔模型

双塔模型常用于处理稀疏向量（如高维、大部分元素为零的特征向量，如用户-商品交互矩阵、词袋模型的文本向量等）的检索任务，特别是在推荐系统中。双塔模型通常包含两个相互独立的神经网络塔：

1. 用户塔（User Tower）：负责对用户侧的特征进行编码，生成用户向量表示。这些特征可能包括用户的属性（如年龄、性别）、历史行为（如浏览、购买记录）等。

2. 物品塔（Item Tower）：负责对物品侧的特征进行编码，生成物品向量表示。这些特征可能包括物品属性（如类别、品牌）、文本描述、标签等。

在训练阶段，双塔模型通过最大化用户向量与对应正样本物品向量的内积（或相似度度量），同时最小化用户向量与负样本物品向量的内积，来学习有效的用户和物品表征。这样，用户和物品就被映射到了同一个隐含特征空间中。

在推理阶段（即检索阶段），给定一个用户，可以通过用户塔得到其向量表示，然后与所有物品向量（由物品塔预先计算得到并存储）计算相似度，从而快速找出与该用户最相关的物品，完成检索任务。由于用户塔和物品塔相互独立，且在实际应用中往往只需要对物品塔进行一次预计算，这种结构有利于大规模数据下的高效检索。

稠密向量检索：单塔模型

单塔模型常用于处理稠密向量（如通过深度学习模型生成的低维、连续且大部分元素非零的特征向量，如词嵌入、深度特征提取等）的检索任务。单塔模型只有一个共享的神经网络结构：

1. 共享塔（Shared Tower）：对于用户和物品，都通过相同的神经网络结构进行编码，生成各自的向量表示。输入可以是用户和物品的联合特征，也可以是各自独立的特征，然后通过共享的权重进行学习。

在训练阶段，单塔模型通过联合学习用户和物品的向量表示，使得正样本对的向量相似度高于负样本对。与双塔模型类似，也常常采用对比学习或最大内积采样等策略。

在推理阶段，给定一个用户，通过共享塔生成用户向量，然后与所有物品向量（同样通过共享塔预先计算并存储）计算相似度，以找到最相关的物品。虽然单塔模型没有像双塔模型那样明确分离用户和物品的处理，但由于其共享权重的特性，能够在一定程度上捕获用户和物品之间的共性，有时能带来更好的表示学习效果。

总结来说，双塔模型利用两个独立的神经网络分别对用户和物品进行编码，适用于处理稀疏向量的检索任务，具有较高的检索效率和良好的可扩展性。而单塔模型采用一个共享的神经网络结构对用户和物品进行联合编码，适用于处理稠密向量的检索任务，可能在表示学习方面具有更强的灵活性和捕获交叉信息的能力。选择哪种模型结构取决于具体的应用场景、数据特性以及对检索效率、模型复杂度等方面的需求。