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如何在Mixer游戏直播的海外引流增长策略广告中避免浪费预算,提升ROI?的简单介绍

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导读:

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字节RankMixer:特征交叉新范式大幅提升推荐精排模型MFU

1、字节提出的RankMixer通过GPU时代的特征交叉新范式,将推荐精排模型的MFU从5%提升至45%,并在不增加推理时延的情况下将模型参数规模扩展至1B量级。

2、稀疏MoE(Mixture of Experts)模块:用稀疏MoE代替self-attention,扩大参数规模的同时保证并行度,使模型在相同FLOPS下具有更大的容量和学习能力。效果:RankMixer在不增加推理成本的情况下,将模型参数扩大了70倍,并在抖音Feed流的精排模型上全面应用,日活和时长分别增长了0.3%和08%。

3、rankmixer是字节跳动提出的一种专为工业级推荐排序设计的新型架构,旨在解决异构特征融合困难和模型规模与推理效率的矛盾两大挑战,通过无参数的token mixing和动态稀疏moe的组合,实现高效全局交互。整体架构input layer:原始输入包括用户特征、视频特征、时序特征、交互特征。

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