본 논문은 기존 생성형 추천 시스템의 도메인 특수성 문제를 해결하기 위해, 다중 모달 대규모 언어 모델(MLLM)을 활용한 범용 아이템 토크나이저를 제안하는 UTGRec을 소개합니다. UTGRec은 트리 구조 코드북을 이용하여 아이템의 다양한 의미 정보를 코드로 변환하고, 이를 통해 도메인 간 전이 학습 및 적응이 가능하도록 설계되었습니다. 특히, 아이템의 텍스트 및 이미지 정보를 재구성하는 이중 경량 디코더와 아이템 공동 발생 정보를 통합하는 기법을 통해 범용 토크나이저를 효과적으로 학습합니다. 마지막으로, 다중 도메인에서 전이 가능한 생성형 추천 모델을 사전 학습 및 적응시키는 통합 학습 프레임워크를 제시하며, 실험 결과를 통해 UTGRec의 우수성을 입증합니다.
