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English(EN) Sona: one transformer replaced our 15+ candidate generators, pre-ranker and ranker in an A/B test [R]

Yandex Music 用单一 Transformer 模型 Sona 取代了 15 个以上的推荐模型

Yandex Music 的研究人员开发了 Sona,这是一个单一的 Transformer 模型,旨在取代一个由 15 个以上的候选生成器、预排序器和排序器组成的复杂系统。在智能音箱上的 A/B 测试中,Sona 表现出显著的改进,活跃用户增加了 4.53%,总收听时间增加了 6.30%。该模型采用“历史压缩”技术来有效管理长事件序列,通过将事件分割成较旧和较新的块,并通过交叉注意力层和自注意力层进行交互来处理多达 8192 个事件。 AI

影响 展示了单一的先进 Transformer 模型整合复杂推荐系统的潜力,提高了效率和用户参与度。

排序理由 详细介绍新模型架构及其 A/B 测试性能的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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Yandex Music 用单一 Transformer 模型 Sona 取代了 15 个以上的推荐模型

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详细介绍新模型架构及其 A/B 测试性能的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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报道来源 [1]

  1. r/MachineLearning TIER_1 English(EN) · /u/SettingAccording8986 ·

    Sona:一个 Transformer 模型在 A/B 测试中取代了我们 15 个以上的候选生成器、预排序器和排序器 [R]

    <!-- SC_OFF --><div class="md"><p>Our production recommender at Yandex Music has 15+ candidate generators feeding pre-ranking and ranking models with hundreds of features. LLMs showed that one end-to-end model can take over work that used to be split across specialized components…