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LiNR: 在领英上基于模型的神经检索
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原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
该论文介绍了LinkedIn的大规模基于GPU的检索系统LiNR，支持十亿级索引。使用TensorFlow和PyTorch创建可扩展的可区分搜索索引的经验和挑战。LiNR将项目和模型权重集成到模型二进制文件中，并扩展系统以支持大规模索引。实现基于属性的预过滤用于GPU搜索，并解决KNN搜索中的后过滤挑战。提供多嵌入检索算法和策略解决冷启动问题。通过量化支持更大索引。应用LiNR在LinkedIn Feed的网络外推荐中，专业日活跃用户增加了3%。预期LiNR将检索和排序集成为单个GPU模型，简化基础设施并实现端到端优化。
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关键要点
- 该论文介绍了LinkedIn的大规模基于GPU的检索系统LiNR，支持十亿级索引。
- 使用TensorFlow和PyTorch创建可扩展的可区分搜索索引的经验和挑战。
- LiNR将项目和模型权重集成到模型二进制文件中，并将索引构建视为一种模型训练形式。
- 实现基于属性的预过滤用于GPU搜索，并解决KNN搜索中的后过滤挑战。
- 提供多嵌入检索算法和策略解决冷启动问题。
- 通过量化支持更大索引的先进技术。
- LiNR在LinkedIn Feed的网络外推荐中应用，使专业日活跃用户增加了3%。
- 预期LiNR将检索和排序集成为单个GPU模型，简化基础设施并实现端到端优化。
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