KuaiFormer是快手技術團隊開發的一種基于Transformer的檢索框架，專為大規模內容推薦系統設計。通過重新定義檢索流程，KuaiFormer將傳統的分數估計任務轉化為Transformer驅動的“下一個動作預測”模式，能夠有效實現實時興趣獲取和多興趣提取，顯著提升檢索性能。該框架采用多興趣查詢Token和自適應序列壓縮機制，確保在億級候選集上實現穩定的訓練。目前，KuaiFormer已于2024年5月集成至快手App的短視頻推薦系統，為超過4億日活躍用戶提供服務，顯著增加了用戶的日均使用時長。

KuaiFormer是什么

KuaiFormer是一種先進的檢索框架，利用Transformer架構為大規模內容推薦系統提供支持。其核心在于將傳統的檢索流程進行革新，通過“下一個動作預測”的方式，實時捕捉用戶的多樣化興趣。通過引入多興趣查詢Token和自適應序列壓縮機制，KuaiFormer在億級候選集上實現了高效且穩定的訓練和檢索性能。

KuaiFormer的主要功能

• 多興趣提取：通過引入多個查詢Token，KuaiFormer能夠捕捉用戶的多樣化興趣，使模型在理解和預測用戶復雜興趣方面表現更佳。
• 自適應序列壓縮：為提升長序列建模的效率，KuaiFormer設計了自適應序列壓縮機制，能夠有效減少輸入序列長度，同時保留最新的視頻信息。
• 穩定訓練技術：KuaiFormer采用定制的softmax學習目標和LogQ校正方法，確保在億級候選集下的穩定訓練與性能保持。
• 實時推薦：能夠快速響應用戶請求，從數十億的選項中篩選出與用戶實時興趣相關的候選項目。

KuaiFormer的技術原理

• Transformer架構：利用自注意力機制捕捉用戶行為序列中的復雜依賴關系。
• 下一個動作預測：KuaiFormer將檢索過程轉變為預測用戶的下一個動作，以更精確地捕捉實時興趣。
• 多興趣查詢Token：受BERT中[CLS] Token啟發，KuaiFormer引入多個可學習的Query Token，結合多興趣訓練策略，從歷史項目序列中提取不同的用戶興趣表示。
• 自適應項目壓縮機制：KuaiFormer將早期項目序列分組并壓縮，減少輸入序列長度，同時針對最新項目進行細粒度建模。
• Smooth In-Batch Softmax Loss：KuaiFormer基于In-Batch Softmax作為學習目標，利用LogQ校正方法修正采樣偏差。

KuaiFormer的項目地址

• arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2411.10057

KuaiFormer的應用場景

• 短視頻推薦：在快手App中，KuaiFormer分析用戶的歷史觀看行為，為用戶推薦可能感興趣的新視頻。
• 內容發現：KuaiFormer幫助用戶探索新內容，增加內容多樣性與新穎性，提升用戶體驗。
• 個性化推薦：通過捕捉用戶的多維興趣，提供更加個性化的推薦，滿足用戶個性化需求。
• 實時推薦系統：快速響應用戶的行為變化，實時更新推薦列表，適用于需要及時推薦更新的場景。
• 大規模數據處理：在處理數十億級別的視頻庫時，KuaiFormer以其高效率和可擴展性成為理想選擇。

常見問題

• KuaiFormer的主要優勢是什么？ KuaiFormer通過引入多興趣查詢Token和自適應序列壓縮機制，顯著提升了檢索性能和用戶體驗。
• KuaiFormer適合哪些類型的應用？ KuaiFormer廣泛適用于短視頻推薦、內容發現、個性化推薦及實時推薦系統等場景。
• KuaiFormer如何處理大規模數據？ KuaiFormer具備高效的訓練和檢索能力，能夠在億級候選集上保持穩定性能，適合大規模數據處理。