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Kuairec
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UniMoMo框架通过专家合并加速大型推荐模型
研究人员开发了UniMoMo，一个旨在加速使用稀疏混合专家（MoE）层的推荐模型的框架。这种训练后压缩方法将一个完整的MoE检查点转换为一个更小的、具有减少专家预算的标准MoE，而无需额外的在线压缩模块。UniMoMo根据功能相似性对专家进行分组，使用无标签的校准集来衡量它们对推荐状态的响应，并结合了一个层自适应保护机制来保护高流量专家。在Amazon Beauty、KuaiRec和TenRec数据集上的实验表明，具有四个专家的检查点…
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新的推荐系统为新用户提供即时个性化
研究人员开发了一种使用可变低秩草图的新型推荐系统，该系统可以在1毫秒内为新用户提供个性化推荐。该方法将用户偏好存储在KP树中，允许在不进行完全模型重新训练的情况下即时重新计算嵌入。与ALS等传统方法相比，该系统实现了更低的RMSE，并显著减少了数据读取需求，同时还提供了更快的批量更新。
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CTR-Sink 框架改进了语言模型在点击率预测中的性能
研究人员开发了 CTR-Sink，一个旨在提高语言模型在点击率预测任务中性能的新框架。该方法解决了将语言模型应用于用户行为序列的挑战，因为用户行为序列在结构上与自然语言不同。CTR-Sink 在离散的用户行为之间引入“注意力汇聚”，以帮助模型关注有意义的行为边界和关系，从而提高预测准确性。在工业和开源数据集上的实验证明了该框架的有效性。