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百度研发出大模型加持的广告推荐系统,转化率提升3.6%
(文/张睿佳 编辑/张广凯)
上月,百度团队于arXiv上发表论文,介绍了一种名为COBRA(Cascaded Organized Bi-Represented generAtive Retrieval)的新算法框架,该框架被应用于提升生成式模型在广告推荐系统中的使用效果。
根据文章介绍,工程师把COBRA投放到真实环境,在 A/B 测试中增加了3.6%的转化率,ARPU(平均每用户收入)增加4.15%,目前该框架已经被应用在百度广告推荐业务上。
利用生成式大模型来提高广告推荐的准确性,是很多企业都在做的尝试。早在去年,谷歌就提出了一种生成式检索推荐系统范式TIGER。
百度团队的论文提到,谷歌的TIGER是利用 Transformer 编码器-解码器架构中的一系列稀疏 ID 作为输入,直接预测下一个项目的稀疏 ID。而百度这篇论文的标题就是“当稀疏遇到稠密”,相较TIGER做出了进一步改进。
据悉,COBRA是一个融合生成式和密集检索的框架。
在生成式推荐中,模型需要预测的目标对象(item)是一个个综合体,并非简单的token。所以在技术上,需要明确如何表征,并进行序列建模。
百度最先采用的是纯文本表征和LLM建模策略。该策略提升了对用户意图的理解能力但是运行成本较高,同时在表征和建模中存在不匹配的问题。
为解决该问题,百度团队又使用了稠密学习和对比学习度量,但这个方案缺少兴趣探索过程,建模复杂度较高。
在受到谷歌推出的推荐系统生成检索的TIGER方法启发后,团队又尝试了稀疏表征和稀疏ID生成。
这个过程中运用到一个名为“残差量化变分自编码器(RQ-VAE)”的技术。顾名思义,该技术综合了残差学习、量化技术和变分自编码器三种方法。可以减少信息损失、提高模型的泛化能力,并通过优化模型参数,改善重构效果。
但是稀疏表征带来的信息缺失,使得该方案在捕捉用户偏好的精细变化时效果较差。
最后,团队提出了COBRA框架,稀疏稠密级联表征和⽣成度量⼀体化方案,并达到了SOTA 级别的推荐性能。
在该框架中,稀疏ID负责提供稳定的类别基础信息,稠密向量确保模型捕获高级语义和细粒度细节。模型在稀疏ID的指导下动态地细化稠密向量,可以获得更加全面的目标对象(item) 特征。同时端到端的训练方法,可以捕获高级语义和协同信息。
实测效果上,在利用公开数据集(Amazon Product Reviews: Beauty, Sports and Outdoors,Toys and Games) 和工业数据集(Baidu Industrial),以及离线和在线评估后,证明COBRA 优于目前业内最先进的方法。
本文系观察者网独家稿件,未经授权,不得转载。
- 责任编辑: 张睿佳 
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