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楼主: lc19890306
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搜推广系统的multi-stage ranking是否已经走到了瓶颈

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 楼主| lc19890306 2024-12-24 02:50:46 来自APP | 只看该作者
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Inv0090 发表于 2024-12-23 10:39:08
额,你问出这种问题说明你就没有context。论坛上三言两语是讲不清楚的。可以请教你司高级一点的一线MLE,或者慢慢啃文章。
嗯 这方面了解的比较有限 主要想看看ml的变化会如何影响我们infra 不过换句话说如果我们的mle真的很懂的话大概率会第一时间找我们 我也就不用上来问了……
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Inv0090 2024-12-24 02:58:37 | 只看该作者
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lc19890306 发表于 2024-12-23 10:50
嗯 这方面了解的比较有限 主要想看看ml的变化会如何影响我们infra 不过换句话说如果我们的mle真的很懂的话 ...

各大厂目前对搜推广的基础改进都还是比较开放的,基本上有突破性的技术都会在各大会发布,可以去关注关注。很多新技术对于ML infra的要求也都是很高的。
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A.Aurelius 2024-12-24 11:45:59 | 只看该作者
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可以问问帖子里其他的坛友,这种推荐/推广系统的breakthrough/news你们是怎么知道的吗?是去特定的论坛/跟哪些实验室的newsletter吗
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LittleFishBall 2024-12-25 06:33:09 | 只看该作者
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Inv0090 发表于 2024-12-23 10:58
各大厂目前对搜推广的基础改进都还是比较开放的,基本上有突破性的技术都会在各大会发布,可以去关注关注 ...

能说几个能落地的吗? 感觉好多都是灌水论文。比如实际上 performance 没有涨点,就是靠方法创新讲个故事,这种特别多。
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多模态的搜推不知道是不是一个方向,内容的理解上,感觉还在文字方面,情感,图像等方面,使用文字太复杂,提取这些需要多个模型协作,是不是有统一的模型可以搞定。大模型做搜推,有一些论文,如果从速度上讲,感觉不是非常考虑,但不考虑速度或者各应用种优化,还是值得尝试的。
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JayjaycWanda 2024-12-26 07:17:00 | 只看该作者
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Inv0090 发表于 2024-12-23 10:21
你不关注罢了。每年搜推广都有很多技术突破。今年的序列化推荐落地,以及相反思路的超大embedding表都是很 ...

你好,有没有什么相反思路超大embedding 的work 呢?想学习交流一下
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JayjaycWanda 2024-12-26 07:19:13 | 只看该作者
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lc19890306 发表于 2024-12-23 10:36
看起来序列化推荐针对的还是real time signal?超大embedding不知道跟普通的embedding有哪些区别?大在哪 ...

我的理解是普通embedding 是把Feeds 内容的feature 放进模型learn 一个embedding。也就是说embedding 是基于一个模型生成的。超大embedding 类似word to Vec 就给每个Feed 一个id 去学每个id token 的embedding。
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JayjaycWanda 2024-12-26 07:23:26 | 只看该作者
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Tyrant89 发表于 2024-12-23 09:28
e2e通用大模型近期内估计还很难,但大模型做user, content understanding还是可以的并且很多公司在做了

你好有没有一些相关的paper 或者是blog 推荐一下呢?怎么用大模型做user, content understanding.
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