05 2024 档案

转化延迟总结
摘要：转化延迟 这块研究比较多，但目前还未有比较好的解法，列举一下工业界场景解法以及如何操作实时。见过很多讲理论的，实操好像还没啥人讲。 DFM(转化延迟建模) 将带有延迟的转化分布分解成转化时间和转化率的分布，一个模型拟合延迟时间间隔，一个拟合是否最终转化(a. 观测为负样本的概率 b. 转化延迟di, 阅读全文
posted @ 2024-05-24 14:58 adam86546853 阅读(105) 评论(0) 推荐(0) 编辑
对比学习在推荐中总结
摘要：对比学习研究方向： Data Argument 提升原始样本和增强样本一致性，加大原始样本和其他样本的差异 容易拉大同类样本的特征差异 Sampling Strategy 类似FB提出的hard negative样本 Loss Function 研究较多，NCE、infoNCE、SupConLoss 阅读全文
posted @ 2024-05-24 11:29 adam86546853 阅读(55) 评论(0) 推荐(0) 编辑
内容冷启动
摘要：冷启动内容 冷启动分成用户冷起、物品冷起、系统冷启动；用户冷启目的是提升用户留存以及活跃度等指标，帮助用户增长；物品冷启动主要是提升品类多样性以及丰富度，促进内容生态。生态健康才能保持长久广告收益以及成交额。 用户冷启的核心在于数据稀疏，新用户不了解，如何获取更多数据或者更好的刻画用户，譬如使用其他 阅读全文
posted @ 2024-05-15 08:53 adam86546853 阅读(73) 评论(0) 推荐(0) 编辑
vllm使用总结
摘要：核心问题点 60%内存存放参数，30%存放缓存的key,value向量,10%存放其他参数。 LLM相对传统深度学习，对cache的管理较差。 深度学习要求tensor内存连续，一般深度学习内存参数几乎不动，但LLM参数长度动态变化且周期无法预知导致cache内存碎片化 共享内存做的比较差。LLM 阅读全文
posted @ 2024-05-13 13:53 adam86546853 阅读(353) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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