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在线广告检索的 Scaling Laws
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
Meta推出了Scaling User Modeling (SUM)框架，以满足用户对个性化广告的需求，提升广告排名系统效率。SUM通过合成用户嵌入，实现高效的在线用户表示共享，已在数百种广告模型中应用，显著提高在线指标并降低成本。
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关键要点
- 用户表示对个性化广告至关重要。
- Meta推出了Scaling User Modeling (SUM)框架，以解决训练吞吐量、服务延迟和内存的限制。
- SUM框架在Meta的广告排名系统中广泛部署，实现高效可扩展的在线用户表示共享。
- SUM通过合成用户嵌入，利用上游用户模型和先进建模技术，从大量用户特征中提取信息。
- SUM框架已在数百种广告模型中应用，显著提高在线指标并降低基础设施成本。
- SUM每天处理数百亿次用户请求，验证了其优越性和实际部署经验。
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