随着互联网的飞速发展,推荐系统在电子商务、社交媒体、在线内容分发等多个领域扮演着至关重要的角色。深度学习推荐模型(Deep Learning Recommendation Models,简称DLRMs)因其能有效挖掘用户兴趣和行为模式,成为当下推荐系统的主要技术支柱。然而,随着用户规模和数据量的爆炸式增长,训练和部署这些模型面临前所未有的挑战。传统基于"用户印象"(user impression)作为训练单位的方法,已经难以满足行业对效率与效果的双重需求。请求优化(Request-Only Optimization,以下简称ROO)应运而生,成为推荐系统领域一场技术变革的焦点。ROO通过重新定义训练数据的基本单位为"用户请求",结合数据管道和模型架构的联合设计,实现了在提升模型质量的同时显著优化存储和计算资源利用,推动业界进入全新发展阶段。
深度学习推荐模型一般依托大量用户行为数据进行训练,典型单位是"用户印象",即用户对某项推荐内容的展现或点击事件。传统方法针对每个印象独立处理数据与计算,导致大量重复特征被频繁加载和运算,既浪费存储空间,也增加了计算冗余。ROO则以"请求"为核心概念,将同一用户发出的多条相关印象合并为一个原子训练单元,天然实现特征的去重。比如一次用户访问带来的多条推荐内容同时处理,避免了针对相同用户信息的重复计算,极大提升了数据处理效率。 这一范式的核心优势体现在多个层面。首先,在数据存储上,由于去重了重复特征,存储需求显著降低,减少了冗余数据的累积,节省了海量存储成本。
其次,训练过程中模型接口访问计算资源与通信带宽的需求也大幅度减少,有助于加快模型训练速度,同时降低了硬件资源的负载。这对于训练拥有千亿级参数和高达万亿次浮点计算的超大规模DLRMs尤其重要。 ROO并非单纯的数据处理优化,它还促使推荐模型架构的革新。传统模型往往难以充分聚合跨多个印象的用户兴趣信息,而请求级别训练让模型能够在一个更广的语义范围内捕捉用户行为序列,提升对用户兴趣变化的准确感知。基于ROO的新一代神经结构如生成式推荐器(Generative Recommenders)进一步利用请求整合的优势,支持更复杂、更个性化的预测任务,提升推荐系统的整体效果和用户体验。 此外,ROO中的数据处理管道设计也体现了高度的协同优化思想。
数据采集端直接以请求为基本单元进行日志记录,实现天然的特征去重;后端数据预处理流程配合请求级别批处理,保证第三方系统高效协同。此外,训练框架针对请求拆分、批量化处理和模型前后向传播流程进行深度适配,使得全链路性能提升互为促进,以达到最佳的训练和推理效能。 ROO的应用场景广泛,适合各类需要利用长用户历史和多样化兴趣信号的推荐平台。特别是在社交媒体、视频推荐、电子商务等生态中,单次用户请求往往包含大量相关交互,使用请求优化能够更好捕捉行为模式,显著提升推荐点击率和转化率。同时,由于对存储与计算的节省,ROO有助于中小型企业在有限资源环境下构建高性能推荐系统,推动行业整体数字化升级。 然而,ROO的实践仍面临一定挑战。
请求定义需准确界定,保证合并后的数据单元合理且不丢失重要上下文信息。数据分布复杂,如何设计算法捕获请求中的时序和层级关系也是研究重点。此外,大规模请求合并带来的计算图复杂度和调度压力需要新的软件框架支持。尽管如此,随着计算硬件性能提升和分布式训练技术进步,ROO的潜力正逐步被释放,并为推荐系统持续创新提供强劲动力。 未来,ROO有望与多模态数据融合、自监督学习、联邦学习等前沿技术结合,实现更智能、更安全和更高效的推荐解决方案。例如,在隐私保护日益重要的背景下,基于请求的整合数据处理有助于设计更灵活的隐私保护机制,同时提升模型泛化能力。
生成式模型与请求优化的结合更将带来定制化和交互式推荐体验革新,满足用户多样化和个性化需求。 总的来看,请求优化为推荐系统发展提供了一条突破传统桎梏、提升系统效能的全新途径。它通过创新训练单位设计,结合数据、基础设施和模型的协同优化,实现了存储节省和训练加速的双赢效果。未来这一范式有望成为行业标配,引领推荐技术迈向更深层次智能化与规模化,助力互联网服务持续提升用户价值与商业回报。随着研究不断深入和应用不断拓展,请求优化必将成为推荐系统领域不可或缺的重要技术基石。 。
