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　　考虑到工业场景落地的效率，URM间接生成商品ID，同时正在输出成果中保留了文本，正在对齐电商使命的同时保留LLM本身的学问。

　　个性化保举正在人们的日常糊口中呈现频次越来越高。为了满脚用户的多样化需求，保举系统中的使命定义也愈加多元化，如多场景保举、多方针保举、发觉性保举等等。

　　取此同时，欢送利用乐鱼中文版下载还具有奇特的挂机机制，您能够将逛戏放置正在后台，解放双手，让们从动、渡劫，贴心您的修仙门派。门地产扶植也是逛戏的主要内容，您能够摆放，打制属于本人的修仙门，创制仙门人的抱负家园。从山海异兽到一石一木，处处充满着古韵仙风，让您仿佛置身于修仙小说般的仙境之中。

　　正在保守保举使命之外，通过特定的文字指导，URM可连系用户的汗青乐趣产出更适合当前情境的成果。通过用户行为我们猜测用户是一位男童的母亲，而且关心过儿童的新年衣服和密斯牛仔裤。

　　1。3优化新增仙法问道投资勾当的采办提醒，现正在休赛期采办投资时，若是无法拿满励则会有二次确认提醒！

　　除了培育和扶植仙门外，逛戏还包含了炼丹、炼器、仙田等多种修仙弄法，让玩家体验到修仙的方方面面。

　　这种Set-Out的多输出体例不只可以或许连结仅需一次前向计较的不异推理效率，并且随token数上涨召回目标显著提拔，同时处理了单一用户表征乐趣笼盖度无限的问题。

　　参考LLM正在天然言语处置范畴的庞大成功，阿里妈妈手艺团队但愿基于LLM建立电商范畴的世界学问大模子，且可以或许轻松应对上述全数使命。

　　考虑到LLM的推理时延较长，无法满脚正在线请求的时延束缚，阿里妈妈手艺团队扶植了一套异步推理的大模子召回链。

　　正在模子推理办事上，因为URM正在商品多模态融合表征模块和User表征检索体例的，需要正在LLM推理中添加HashTable支撑，并支撑推理表征的向量检索。

　　目前，URM曾经正在阿里妈妈展现告白场景上线，正在商家的投放结果和消费者的购物体验等目标上均带来了显著提拔。

　　正在保守保举模子中，ID表征是面向特定使命的数据分布进修的，代表了商品间的类似关系，压缩了电商范畴的协同消息。而LLM中凡是采用文本、图像等语义表征，描述内容消息间的类似性。

　　为了保留LLM的预锻炼学问，阿里妈妈手艺团队保留多层Transformer布局不变，对输入层和输出层的布局进行点窜，如下图所示。

　　会议期间，淘天集团的阿里妈妈配合掌管一个计较告白算法手艺相关的Tutorial（），内容为引见计较告白范畴的手艺成长脉络，以及阿里妈妈正在该范畴的最新手艺冲破——？。

　　2）LLM的交互体例多为文本，而间接将用户汗青行为以文本格局描述会导致输入消息冗长、消息密度低等问题，对建模和推理都形成了搅扰。

　　保举的方针是从一个万万级此外候选库中找到/点击概率最大的K个商品，它和言语模子LM从十万规模的词表空间中生成言语概率最大的 Token，是雷同的问题。

　　为了提拔LLM对电商信号的理解，同时保留LLM的学问，表征层设想了 ID表征和语义表征的融合模块来表达商品，并通过可进修MLP层实现ID 表征和文本、图像等语义表征的对齐。

　　如下图所示，正在用户有淘系行为时异步触发URM推理，并将成果做持久化存储，供正在线召回阶段读取利用。

　　正在这种内积计较的范式下，模子的表达能力相对受限，对用户和商品的建模能力较差且保举调集的多样性也会较差，难以阐扬狂言语模子的劣势。函数迫近理论的一个结论是，特征的多个内积的线性组合能够迫近肆意复杂的函数。因而通过添加[UM]token的数量使URM正在一次前向过程中并行生成多个用户表征U=（U1，……，UH），最终用户和商品之间的打分为。

　　本文次要引见了阿里妈妈LMA 2告白大模子系列中的世界学问大模子URM正在建模和落处所面的思虑和进展。通过连系大模子的通用学问和电商范畴的专家学问，URM可以或许愈加精准地预测用户的潜正在乐趣和购物需求，为商家和消费者供给更优良的办事。

　　同时，这套融合表征的设想具备较强的可扩展性，如语义ID等token均可做为新增模态引入，来不竭强化商品的表达能力。

　　1）LLM虽然具备丰硕的世界学问和推理能力，但缺乏电商范畴的专业学问，正在间接使用中往往表示欠佳。

　　URM架构区别于保守LLM次要有2个模块，1是商品多模态融合的表征体例，2是兼顾结果和效率的Sequence-In-Set-Out生成体例。

　　以下面这个例子为例，一个对嵌入式家电、收纳用品有过汗青行为的用户，系统猜测用户正在关心拆修且处于硬拆的晚期阶段，且按照点击商品揣度用户比力注活质量，因而保举了一些全屋定制类产物以及高质量的家电。

　　此中η是衡量超参数。考虑到URM对LLM的输入和输出层进行了显著点窜，阿里妈妈手艺团队采用完整参数的有监视微调（SFT），仅冻结商品的原始表征。

　　基于此，阿里妈妈手艺团队提出了世界学问大模子Universal Recommendation Model（以下称URM），以预锻炼的LLM为基座，通过ID表征的学问注入和电商范畴的使命对齐，实现对用户汗青乐趣的理解和推理并最终保举出合适用户乐趣的成果。

　　此中U是狂言语模子生成的用户表征，对应LM中的躲藏层特征，W是所有商品的融合表征，对应LLM中的最初一层的参数。考虑到工业界的落地可行性，阿里妈妈手艺团队利用生成的用户表征和候选商品表征的内积做为分数并采样分数TopK的商品做为最一生成的成果。

　　当指导词添加新年时，保举成果以儿童新年服拆为从，而保守使命下系统会倾向于保举用户近期浏览较多的女式牛仔裤。

　　逛戏内置丰硕的社交系统，玩家能够取其他玩家构成联盟，配合匹敌强敌，体验多人合做的乐趣，添加了逛戏的可玩性和趣味性。

　　为了进一步提拔资本操纵率，阿里妈妈手艺团队实现了多instance正在统一容器的摆设，将URM推理的并发qps提拔200%。

　　是一款模仿运营策略逛戏，该版本玩家能够间接通过模仿器正在电脑上安拆体验。该逛戏采用唯美的水墨画风，将中国风元素融入逛戏场景，为玩家带来极致的视觉享受，让您沉浸此中，感触感染P6F3X2M7T9QJ8L1B4WZR之美。正在逛戏中，玩家将饰演一位祖师，开立派，培育一众风趣的，帮帮他们渡劫成仙。每位都具有奇特的命格和属性，个性悬殊，让您体验到千奇百怪的修仙糊口。

　　为了正在低时延、高QPS要求的现实系统中上线使用，阿里妈妈手艺团队设想了一套面向用户行为动态捕获的异步推理链。

　　URM利用多使命融合数据集锻炼，并正在出产数据集上取得了平均11。0%的Recall提拔，正在6个子使命（共9个使命）中都超越了线上利用 Target-Attention布局的保守保举模子。

　　输出端，为了避免产出保举成果和推理文本彼此干扰，阿里妈妈手艺团队正在输入中添加了[UM]和[LM] 2种特殊字符来暗示当前该当输出用户表征仍是起头生成文本。取[UM]符号对应的输出通过用户建模头hUM映照到用户暗示空间，用于候选商品的生成；取[LM]符号及其后续符号对应的输出通过言语模子头hLM映照到文本空间，用于文本token的生成。

　　进一步的消融尝试，验证了表征融合模块的无效性，也验证了随UM token数量上涨召回Recall呈显著上涨。Figure6验证了URM仍具有优良的文本理解能力和泛化能力，对已知的query文本和未知的query都有优良的保举表示。

　　考虑到保举场景用户行为的主要性和丰硕性，为了充实描绘用户的汗青行为，避免商品题目的冗长和低密度，URM将商品ID做为一种特殊的token注入文本描述，实现用户行为序列的高效表达。