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Application des lois d'échelle dans les systèmes de recommandation : un paradigme de type « fondation-expert » pour le déploiement de modèles hyperscale
Created by
Haebom
Auteur
Dai Li, Kevin Course, Wei Li, Hongwei Li, Jie Hua, Yiqi Chen, Zhao Zhu, Rui Jian, Xuan Cao, Bi Xue, Yu Shi, Jing Qian, Kai Ren, Matt Ma, Qunshu Zhang, Rui Li
Contour
Cet article propose le paradigme Fondation-Expert pour relever le défi majeur du déploiement efficace de modèles à grande échelle dans les systèmes de recommandation. Contrairement aux approches classiques à modèle unique, cet article propose une méthode qui entraîne des modèles légers (modèles experts) spécialisés pour chaque surface, basés sur un modèle de recommandation central (modèle Fondation) entraîné sur des données issues de différentes surfaces et modalités. Le modèle central apprend des connaissances généralisées, tandis que les modèles spécifiques à chaque surface transfèrent efficacement les connaissances du modèle central grâce à une intégration orientée vers les objectifs, s'adaptant ainsi à la distribution des données et aux objectifs d'optimisation de chaque surface. Pour y parvenir, Meta a construit un environnement de production appelé HyperCast, repensant les processus d'apprentissage, de service, de journalisation et d'itération. Les résultats du déploiement réel montrent une amélioration des métriques en ligne, une vitesse de développement plus rapide et une efficacité de l'infrastructure maintenue par rapport aux systèmes existants. Cet article présente un cas de déploiement réussi de ce système de recommandation à grande échelle et fournit un modèle éprouvé pour concrétiser la promesse des lois d'échelle dans les systèmes de recommandation.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Validation de l'efficacité du paradigme Fondation-Expert pour un déploiement efficace de systèmes de recommandation à grande échelle dans un environnement réel.
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Obtenez simultanément des mesures en ligne améliorées, un développement plus rapide et une efficacité améliorée de l'infrastructure.
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Démontre un apprentissage généralisé des connaissances et une transférabilité sur diverses surfaces et modalités de recommandation.
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Fournir un modèle pratique pour le développement et le déploiement de systèmes de recommandation à grande échelle.
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Limitations:
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Manque d'informations sur l'architecture spécifique et les détails d'implémentation du système HyperCast.
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Manque d’analyse suffisante des limites et des contraintes de performance de généralisation sur différentes surfaces et modalités de recommandation.
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Manque de description détaillée des mécanismes d’interaction et de transfert de connaissances entre les modèles Fondation et Expert.
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Manque d’analyse comparative avec d’autres systèmes de recommandation à grande échelle.
