推荐模型扩展时的嵌入器溃缩问题研究

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通过对扩大模型的嵌入层进行实证和理论分析,研究人员发现嵌入坍塌现象是限制大规模推荐模型可扩展性的关键问题,并提出一种多嵌入设计来捕捉不同模式并减少崩溃,从而为各种推荐模型提供一致的扩展性。

该文介绍了一种名为MLET的技术,通过跨类别学习训练嵌入层的分解来产生优越嵌入。在多个点击率预测任务的推荐模型上进行测试时,MLET始终产生更好的模型,特别是对于罕见的项目。MLET允许模型的嵌入维度和模型大小分别减少高达16倍和平均减少5.8倍。

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