GradCraft：透過全面的梯度調整提升多任務推薦系統的效能

Temel Kavramlar

GradCraft 是一種針對多任務推薦系統設計的動態梯度平衡方法，它透過依次調整梯度大小和方向，以實現更有效的任務間知識轉移和效能提升。

Özet

GradCraft：透過全面的梯度調整提升多任務推薦系統的效能

推薦系統需要同時優化多個目標以準確地模擬用戶興趣，這就需要應用多任務學習方法。然而，現有的推薦系統多任務學習方法忽略了推薦場景的具體特徵，導致無法實現適當的梯度平衡。為了應對這一挑戰，我們將多任務學習的目標設定為實現適當的梯度大小平衡和全局方向平衡，並提出了一種名為 GradCraft 的創新方法。GradCraft 動態調整梯度大小以與最大梯度範數對齊，從而減輕梯度大小對後續操作的干擾。然後，它採用投影來消除方向上的梯度衝突，同時考慮所有衝突任務，從理論上保證了方向衝突的全局解決。GradCraft 確保同時實現適當的梯度大小平衡和全局方向平衡，符合推薦場景的固有特徵。離線和線上實驗都證明了 GradCraft 在提高推薦系統多任務效能方面的有效性。

推薦系統在個性化資訊過濾中扮演著至關重要的角色，極大地塑造了個人線上體驗。系統的有效性通常取決於全面模擬用戶興趣的能力，這通常需要同時優化多個反映用戶滿意度不同方面的用戶回饋。例如，短視訊推薦系統需要同時優化觀看視訊的時間和點讚的可能性。因此，在推薦系統中應用多任務學習來同時模擬用戶滿意的各個方面已成為一種趨勢，並成為主要產業應用中的主流方法。

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GradCraft: Elevating Multi-task Recommendations through Holistic Gradient Crafting

by Yimeng Bai, ... : arxiv.org 11-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2407.19682.pdf

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GradCraft 如何應用於其他類型的推薦系統，例如新聞推薦或音樂推薦？

GradCraft 作為一個多任務學習優化方法，其應用並不局限於短影片推薦，可以很容易地推廣到其他類型的推薦系統，例如新聞推薦或音樂推薦。以下是一些具體的應用方向：

新聞推薦： 新聞推薦系統通常需要同時優化多個目標，例如點擊率、閱讀時長、點讚率、分享率等。GradCraft 可以用於平衡這些目標的梯度，避免單一目標主導模型訓練，從而提升整體推薦效果。例如，可以將點擊率作為主要任務，將閱讀時長、點讚率、分享率等作為輔助任務，利用 GradCraft 協調各個任務的梯度更新方向和幅度，避免點擊率過度優化導致推薦結果的标题党問題。

音樂推薦： 音樂推薦系統也面臨著多目標優化的需求，例如歌曲播放率、收藏率、歌單添加率等。GradCraft 可以用於平衡這些目標的梯度，避免推薦結果過於單一，提升用戶體驗。例如，可以將歌曲播放率作為主要任務，將收藏率、歌單添加率等作為輔助任務，利用 GradCraft 協調各個任務的梯度更新方向和幅度，避免推薦結果過於偏向熱門歌曲，提升推薦結果的多樣性和新穎性。
總之，GradCraft 的核心思想是通過梯度調整來平衡多個任務的優化目標，這種思想可以應用於各種需要多任務學習的推薦場景。在實際應用中，需要根據具體的業務需求和數據特點，選擇合適的任務目標和模型架構，並對 GradCraft 的超參數進行調優，才能達到最佳的推薦效果。

是否存在其他梯度調整策略可以進一步提升 GradCraft 的效能？

GradCraft 的效能提升主要來自於其對梯度大小和方向的調整，但這並不代表它是完美的，仍然存在一些可以進一步提升其效能的梯度調整策略：

更精細的梯度大小調整： GradCraft 目前採用基於最大梯度範數的調整策略，可以考慮更精細的調整策略，例如根據任務的學習難度、數據稀疏程度、收斂速度等因素動態調整梯度大小，進一步提升模型的泛化能力。

基於任務關聯性的梯度方向調整： GradCraft 目前主要關注消除任務之間的梯度衝突，可以考慮利用任務之間的關聯性信息，例如通過知識圖譜、用戶画像等信息，對梯度方向進行更精準的調整，促進任務之間的正向遷移，進一步提升模型的推薦效果。

引入二階梯度信息： GradCraft 目前只利用了一階梯度信息，可以考慮引入二階梯度信息，例如 Hessian 矩陣，更精確地捕捉任務之間的相互影響，進一步提升梯度調整的效率和效果。

探索更優的超參數搜索策略： GradCraft 的效能受其超參數的影響較大，可以探索更優的超參數搜索策略，例如基於貝葉斯優化的自動超參數調整方法，找到更適合特定推薦場景的超參數組合，進一步提升模型的推薦效果。

如何在線上環境中有效地部署和更新 GradCraft 模型？

在線上環境中部署和更新 GradCraft 模型需要考慮效率和穩定性，以下是一些可行的方案：

模型壓縮和加速： 線上環境對模型的推理速度要求較高，可以採用模型壓縮和加速技術，例如模型量化、知識蒸餾等，在保證推薦效果的前提下，降低模型的計算複雜度和内存占用，提升模型的推理速度。

增量訓練和線上學習： 線上環境的用戶行為數據不斷變化，可以採用增量訓練和線上學習技術，例如 FTRL、Online Learning to Rank 等，實現在線更新模型參數，提升模型對新數據的適應能力。

A/B 測試和模型回滾： 線上環境需要保證推薦服務的穩定性，可以採用 A/B 測試和模型回滾機制，在新模型上線前，先進行小流量實驗，觀察其線上指標表現，如果新模型表現優於舊模型，則逐步擴大流量，否則回滾到舊模型，避免新模型上線導致線上指標大幅下降。

高可用性和容錯機制： 線上環境需要保證推薦服務的高可用性，可以採用冗餘部署、負載均衡等技術，避免單點故障導致推薦服務不可用。
總之，在線上環境中部署和更新 GradCraft 模型需要綜合考慮效率、穩定性、可維護性等因素，選擇合適的技術方案，才能構建一個高效、穩定、可靠的推薦系統。