引言

在人工智能快速發展的今天，推薦系統已成為數字生態系統的核心組成部分，從音樂流媒體到電子商務，從社交媒體到視頻平臺，無處不在地影響著用戶的日常體驗。然而，盡管大型語言模型在自然語言處理領域取得了革命性突破，推薦系統領域的Transformer架構擴展卻一直面臨著技術瓶頸。Yandex團隊最新發布的ARGUS（AutoRegressive Generative User Sequential modeling）框架，成功將推薦系統Transformer擴展至十億參數規模，標志著推薦系統進入了大規?；A模型時代。

這項突破性工作不僅在技術層面實現了重大創新，更在實際應用中展現了顯著的性能提升。在Yandex音樂平臺的A/B測試中，ARGUS實現了總收聽時長增加2.26%、用戶點贊概率提升6.37%的優異表現，這在推薦系統歷史上堪稱里程碑式的成就。

技術背景與挑戰

推薦系統的傳統困境

傳統推薦系統長期受到三大核心限制的困擾。首先是短期記憶問題，傳統架構通常只能處理用戶最近的少量交互記錄，將用戶歷史截斷到一個很小的時間窗口內，這導致系統丟失了數月甚至數年的寶貴行為數據。其次是可擴展性限制，當商品目錄擴展到數十億規模時，傳統模型在計算需求和個性化精度之間難以平衡。最后是對用戶行為變化的適應性差，無法有效捕捉用戶偏好的動態演變和季節性周期。

這些限制的根本原因在于傳統推薦系統架構的設計理念。早期的協同過濾方法依賴于用戶-物品交互矩陣的稀疏性假設，而深度學習時代的推薦模型雖然引入了神經網絡，但在架構設計上仍然受到計算復雜度和內存限制的約束。特別是在處理長序列用戶行為時，傳統方法往往采用簡單的截斷策略，這種做法雖然降低了計算成本，但也丟失了用戶行為中的長期模式和深層關聯。

Transformer在推薦系統中的應用挑戰

雖然Transformer架構在自然語言處理和計算機視覺領域取得了巨大成功，但其在推薦系統中的應用卻面臨獨特的挑戰。與文本序列不同，用戶行為序列具有更高的稀疏性和更復雜的時間依賴關系。用戶的交互行為不僅包括顯式反饋（如點贊、評分），還包括大量的隱式信號（如瀏覽時長、跳過行為），這些多模態信息的有效整合成為技術難點。

此外，推薦系統的實時性要求也對Transformer的部署提出了嚴峻挑戰。在生產環境中，推薦系統需要在毫秒級時間內為數百萬用戶提供個性化推薦，這要求模型不僅要有強大的表達能力，還要具備高效的推理性能。傳統的Transformer架構在這種場景下往往難以滿足延遲要求。

ARGUS框架核心創新

雙目標預訓練策略

ARGUS框架的核心創新在于提出了一種全新的雙目標預訓練策略，這一策略受到強化學習理論和大型語言模型成功經驗的啟發。該方法將推薦問題重新定義為強化學習任務，其中推薦系統作為智能體，用戶興趣和行為模式構成環境，用戶歷史序列代表狀態空間。

在這個框架下，ARGUS將自回歸學習分解為兩個互補的子任務。第一個子任務是下一項預測（Next-item Prediction），旨在學習歷史推薦系統的行為模式，通過模仿過往的推薦決策來掌握系統的"經驗知識"。第二個子任務是反饋預測（Feedback Prediction），專注于建模用戶的真實偏好，通過預測用戶對特定物品的反饋來理解用戶的內在需求。

這種雙目標設計的精妙之處在于它同時實現了兩個重要目標：一方面通過模仿學習獲得了推薦系統的"常識"，另一方面通過反饋建模掌握了用戶偏好的"真諦"。這種設計類似于大型語言模型中的預訓練策略，既學習了數據分布的統計規律，又捕捉了深層的語義關系。

可擴展的Transformer編碼器架構

ARGUS在架構設計上實現了從320萬參數到10億參數的平滑擴展，這一成就在推薦系統領域具有開創性意義。傳統的推薦系統模型通常受限于嵌入層的巨大參數量，而在編碼器部分的參數相對較少。ARGUS通過精心設計的架構平衡了嵌入層和編碼器的參數分配，使得模型能夠在保持嵌入表達能力的同時，大幅提升編碼器的建模容量。

在具體實現上，ARGUS采用了統一的嵌入策略，對所有類別特征使用相同的嵌入矩陣大小，這種設計不僅簡化了模型結構，還提高了參數利用效率。同時，框架引入了可訓練的絕對位置嵌入，使模型能夠更好地理解用戶行為序列中的時間關系。

擴展上下文建模能力

ARGUS的另一項重要創新是其強大的上下文建模能力。傳統推薦系統通常只能處理100-256個用戶交互記錄，而ARGUS能夠在單次處理中處理多達8192個交互歷史，這相當于將用戶行為的時間跨度從幾天擴展到幾個月甚至更長。

這種擴展上下文長度的能力帶來了質的變化。模型不再僅僅依賴用戶的近期行為進行推薦，而是能夠捕捉用戶的長期興趣演變、季節性偏好變化以及復雜的行為模式。例如，系統能夠學會在夏季來臨時自動推薦用戶偏愛的運動用品品牌，而無需用戶每年重復表達相同的偏好信號。

技術實現細節

簡化架構設計

為了應對長序列處理帶來的計算挑戰，ARGUS提出了一種巧妙的簡化架構。原始設計中，每個用戶-物品交互被表示為上下文-物品-反饋的三元組，這會導致序列長度增加三倍。簡化架構將每個三元組合并為單一的交互嵌入，在保持信息完整性的同時顯著降低了計算復雜度。

這種簡化雖然在某些方面帶來了權衡，比如失去了完全的上下文感知能力，但通過精心設計的MLP投影層，ARGUS能夠通過連接前一個隱藏狀態和當前上下文嵌入來近似恢復上下文信息。這種設計體現了工程實踐中效率與性能平衡的智慧。

高效微調策略

ARGUS的微調階段采用了創新的雙塔架構設計，這一設計專門針對工業部署的實際需求進行了優化。與需要實時計算的目標感知方法不同，ARGUS的雙塔架構允許用戶和物品嵌入的離線計算，大大降低了在線服務的延遲要求。

具體而言，系統每天計算一次用戶嵌入并存儲在鍵值系統中，在服務時只需要進行簡單的點積計算即可獲得推薦分數。這種設計不僅提高了系統的響應速度，還降低了部署成本，使得大規模模型的工業化應用成為可能。

損失函數優化

在損失函數設計上，ARGUS采用了多項先進技術的組合。對于下一項預測任務，系統使用了logQ校正的采樣softmax配合混合負采樣策略，這種方法能夠有效處理大規模物品目錄中的采樣偏差問題。對于反饋預測任務，ARGUS將多維反饋分解為獨立因子，采用多任務學習框架同時優化多個反饋維度。

這種精心設計的損失函數組合確保了模型在不同任務上的均衡表現，避免了單一目標優化可能導致的性能偏差。

實驗驗證與性能分析

擴展性驗證

ARGUS的擴展性驗證實驗提供了令人信服的證據，證明了推薦系統Transformer確實存在類似于自然語言處理領域的擴展定律。從320萬參數的Mini版本到10億參數的Large版本，所有評估指標都呈現出一致的改善趨勢。

特別值得注意的是，反饋預測熵改善了3-7%，下一項預測熵下降超過10%，而成對準確率提升從1.35%增長到2.66%。這些數據不僅驗證了模型擴展的有效性，更重要的是展現了推薦系統領域擴展定律的存在，為未來更大規模模型的開發提供了理論支撐。

兩階段訓練的必要性

通過對比實驗，ARGUS團隊驗證了兩階段訓練流程的必要性。實驗結果顯示，僅使用微調而不進行預訓練的模型，即使使用一整年的數據，其性能也無法達到預訓練模型的水平。相反，僅進行預訓練而缺乏充分微調的模型同樣表現不佳。

這一發現強調了預訓練和微調兩個階段的互補性：預訓練提供了強大的通用表示能力，而微調則確保了模型在特定任務上的優化表現。這種兩階段設計為推薦系統的大規模預訓練提供了可行的技術路徑。

上下文長度的影響

上下文長度擴展實驗揭示了一個重要發現：增加用戶歷史序列長度能夠帶來持續的性能改善。從512個交互增加到2048個交互，成對準確率從1.01%提升到2.32%；進一步擴展到8192個交互，性能提升達到2.77%，這一提升幅度相當于將模型參數從1億擴展到10億所帶來的效果。

這一結果表明，在推薦系統中，上下文長度的擴展與模型參數的擴展具有相似的重要性，為未來的模型優化提供了新的方向。

工業部署與實際效果

生產環境部署

ARGUS在Yandex音樂平臺的成功部署代表了大規模推薦系統Transformer在工業環境中的首次成功應用。該系統服務數百萬用戶，處理超過3000億次用戶-物品交互，這一規模在推薦系統領域具有標桿意義。

部署過程中，團隊采用了分布式訓練策略，使用64-256塊A100 80GB GPU進行模型訓練，訓練時間從1天到1周不等，具體取決于模型規模。這種大規模分布式訓練的成功實施，為其他組織部署類似系統提供了寶貴的經驗參考。

A/B測試結果

在嚴格的A/B測試環境下，ARGUS展現了卓越的性能表現。總收聽時長增加2.26%，用戶點贊概率提升6.37%，這些指標的改善在推薦系統歷史上具有里程碑意義。更重要的是，這些提升是在已經高度優化的生產系統基礎上實現的，體現了ARGUS技術創新的真正價值。

與之前部署的Transformer模型相比，ARGUS的性能提升幅度是歷史上最大的。這一成就不僅驗證了技術方案的有效性，更證明了大規模預訓練在推薦系統領域的巨大潛力。

技術影響與行業意義

推薦系統范式轉變

ARGUS的成功標志著推薦系統從傳統的特征工程驅動模式向大規模預訓練模式的根本性轉變。這種轉變類似于自然語言處理領域從規則驅動到深度學習再到大模型的演進歷程，預示著推薦系統即將進入一個新的發展階段。

在這個新階段中，推薦系統的核心競爭力將不再僅僅依賴于精巧的特征工程和模型架構設計，而是轉向大規模數據的有效利用和通用表示能力的構建。這種轉變將重新定義推薦系統的技術門檻和競爭格局。

對相關技術領域的啟發

ARGUS的技術創新對多個相關領域具有重要啟發意義。在序列建模領域，其雙目標預訓練策略為處理復雜序列數據提供了新的思路。在多任務學習領域，其統一框架設計展示了如何有效平衡不同任務目標。在大規模系統部署領域，其工程實踐為其他大模型的產業化應用提供了寶貴經驗。

特別是在個性化技術領域，ARGUS證明了用戶行為序列具有與自然語言相似的豐富性和可學習性，這為構建通用的用戶建?；A模型奠定了理論基礎。

技術挑戰與解決方案

計算資源優化

大規模模型訓練面臨的首要挑戰是計算資源的高效利用。ARGUS團隊通過多項技術創新有效應對了這一挑戰。首先，采用了混合精度訓練和梯度檢查點技術，在保持數值穩定性的同時顯著降低了內存占用。其次，實施了動態批處理和序列打包策略，最大化了GPU利用率。

在分布式訓練方面，團隊采用了數據并行和模型并行的混合策略，根據不同層的特點選擇最適合的并行化方案。這種精細化的并行策略不僅提高了訓練效率，還保證了訓練的穩定性。

數據質量保證

處理超過3000億次交互的海量數據集對數據質量提出了極高要求。ARGUS團隊開發了一套完整的數據預處理和質量控制流程，包括異常值檢測、噪聲過濾、時間序列對齊等多個環節。

特別值得一提的是，團隊采用了時間分割的評估策略，避免了傳統留一法評估可能導致的數據泄露問題。這種嚴格的評估方法確保了模型性能評估的可靠性和公正性。

在線服務優化

將十億參數模型部署到生產環境面臨著嚴峻的延遲挑戰。ARGUS通過創新的雙塔架構設計巧妙地解決了這一問題。用戶嵌入的離線計算和緩存策略將在線推理的計算量降低到最小，使得大規模模型的實時服務成為可能。

此外，團隊還實施了多級緩存策略和負載均衡機制，確保系統在高并發場景下的穩定性和響應速度。

未來發展方向

模型規模進一步擴展

基于ARGUS展現的良好擴展性，未來有望將模型規模進一步擴展到萬億參數級別。這種擴展不僅需要更強大的計算基礎設施支持，還需要在架構設計、訓練策略、部署方案等多個維度進行創新。

特別是在處理更長的用戶序列和更復雜的多模態信息方面，未來的模型需要具備更強的表達能力和更高的計算效率。這可能需要引入更先進的注意力機制、更高效的序列建模方法以及更智能的計算資源調度策略。

跨域知識遷移

ARGUS的成功為構建跨領域的通用推薦模型奠定了基礎。未來的發展方向之一是建立能夠在不同垂直領域（如音樂、視頻、電商、社交等）之間進行知識遷移的統一框架。

這種跨域能力不僅能夠提高模型在數據稀疏場景下的表現，還能夠加速新領域推薦系統的冷啟動過程。實現這一目標需要在預訓練策略、特征表示、遷移學習等多個方面進行深入研究。

實時學習能力

當前的ARGUS框架主要依賴離線訓練和定期更新，未來的發展方向之一是增強模型的實時學習能力。這包括在線學習算法的集成、增量更新機制的設計以及實時反饋的有效利用。

實時學習能力的提升將使推薦系統能夠更快地適應用戶偏好的變化和市場趨勢的演進，從而提供更加精準和及時的個性化服務。

可解釋性增強

隨著模型規模的不斷擴大，可解釋性成為一個越來越重要的問題。未來的ARGUS發展需要在保持強大建模能力的同時，增強模型決策的可解釋性和透明度。

這可能涉及注意力機制的可視化、特征重要性分析、決策路徑追蹤等多種技術手段的集成，以幫助用戶和開發者更好地理解模型的工作原理。

結論與展望

ARGUS框架的成功不僅代表了推薦系統技術的重大突破，更標志著個性化AI技術進入了一個新的發展階段。通過將推薦系統Transformer成功擴展到十億參數規模，ARGUS證明了用戶行為序列具有與自然語言相似的豐富性和可學習性，為構建更加智能和精準的個性化服務奠定了堅實基礎。

從技術創新的角度看，ARGUS的雙目標預訓練策略、可擴展架構設計和高效部署方案為推薦系統的大規?；l展提供了完整的解決方案。從產業應用的角度看，其在Yandex音樂平臺的成功部署驗證了大規模推薦模型的商業價值和實用性。

展望未來，推薦系統領域將在ARGUS開創的道路上繼續前進，向著更大規模、更高智能、更強泛化能力的方向發展。這不僅將為用戶帶來更加個性化和精準的服務體驗，也將為整個AI產業的發展注入新的活力。

隨著技術的不斷成熟和應用的不斷深入，我們有理由相信，基于大規模預訓練的推薦系統將成為未來數字生態系統的核心驅動力，為構建更加智能和人性化的數字世界貢獻重要力量。ARGUS的成功僅僅是這一偉大征程的開始，更多的技術突破和應用創新正在路上。

論文:???https://arxiv.org/abs/2507.15994??

本文轉載自??????頓數AI?????，作者：蔥蔥