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URM

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URM – 阿里媽媽推出的世界知識大模型

URM

URM(Universal Recommendation Model)是由阿里媽媽開發的一款先進的全球知識大模型,旨在將通用知識與電商專業知識相結合,以解決傳統大語言模型在電商推薦場景中的不足。URM通過知識注入和信息對齊的方式,結合多模態商品表征和高效的生成方法,能夠顯著提升各種推薦任務的效果,包括多場景推薦和長尾商品推薦等,已經在阿里展示廣告中成功應用,提升了商家投放效果和消費者購物體驗。

URM是什么

URM(Universal Recommendation Model)是阿里媽媽推出的一款全球知識大模型,旨在通過知識注入和信息對齊,將大語言模型(LLM)的通用知識與電商領域的專業知識結合,從而克服傳統LLM在電商推薦中的不足之處。URM采用多模態融合的商品表征方法和高效的Sequence-In-Set-Out生成機制,能夠處理多種推薦任務,如多場景推薦和長尾推薦等,顯著提高了推薦的效果。目前,URM已在阿里展示廣告場景中投入使用,顯著改善了商家的投放效果和消費者的購物體驗。

URM的主要功能

  • 多任務處理:能夠同時處理多種推薦任務,如多場景推薦、多目標推薦和長尾推薦等。
  • 用戶興趣理解:深入理解用戶的興趣和需求,提供更符合用戶當前情境的推薦結果。
  • 高效率推薦:在單次前向傳播中快速生成高質量的推薦集合,滿足工業級推薦系統的低時延和高QPS需求。
  • 多模態融合:結合商品的ID表征和多種語義表征(如文本和圖像等),提升商品表達能力和推薦的準確度。
  • 零樣本學習能力:在沒有大量標注數據的情況下,能夠快速適應新任務和新場景,提供有效的推薦。

URM的技術原理

  • 多模態融合表征
    • ID表征:通過分布式哈希表將商品ID映射為獨特的嵌入向量,捕捉商品之間的協同信息。
    • 語義表征:利用文本編碼器和圖像編碼器,將商品的文本描述和圖像信息轉化為語義嵌入向量。
    • 融合機制:使用MLP層將ID表征和語義表征進行對齊融合,生成多模態商品嵌入向量,從而增強商品表達能力。
  • Sequence-In-Set-Out生成方式:輸入序列由用戶行為中的商品ID、任務提示中的文本token及特殊查詢符(如UM、LM)組成。輸出機制基于用戶建模頭(hUM)和語言模型頭(hLM)分別生成用戶表征和文本輸出。通過增加UM token數量,使URM在一次前向傳播中并行生成多個用戶表征,提升召回指標。
  • 任務定義與提示工程:通過文本定義不同的推薦任務,將商品ID作為特殊token注入文本描述,實現用戶行為序列的高效表達。設計不同的提示模板,調整推薦結果的分布,使模型根據不同的任務需求和用戶行為動態調整推薦策略。
  • 訓練方式:結合商品推薦任務的噪聲對比估計(NCE)損失和文本生成任務的負對數似然損失,采用完整參數的有監督微調(SFT),僅凍結商品的原始表征,保留LLM的預訓練知識。
  • 異步推理鏈路:為滿足低時延和高QPS要求,設計面向用戶行為動態捕捉的異步推理鏈路,將推理結果持久化存儲,供在線召回階段使用。通過多實例在同一容器中部署,將URM推理的并發QPS提升200%。

URM的項目地址

URM的應用場景

  • 多場景推薦:根據不同頁面(如首頁、詳情頁)提供個性化的推薦。
  • 多目標推薦:綜合分析用戶點擊、購買等行為,預測用戶可能感興趣的商品。
  • 長尾商品推薦:挖掘低頻商品的潛在價值,豐富用戶的選擇。
  • 發現性推薦:推薦用戶未曾接觸但可能感興趣的新商品類別。
  • 搜索增強推薦:結合查詢意圖和歷史行為,提升搜索結果的相關性。

常見問題

  • URM如何提升推薦效果?:URM通過多模態融合和用戶興趣理解,提供更精準的個性化推薦,從而顯著提高推薦效果。
  • URM支持多少種推薦任務?:URM支持多種推薦任務,包括多場景推薦、多目標推薦和長尾推薦等。
  • 如何獲取URM的技術文檔?:可以訪問URM的項目地址,獲取相關的技術論文和資料。
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