企业官网建设流程全解析

延吉网站建设公司,沈阳城市建设管理学校网站,网站开发工具的功能,建网站做淘宝客可以吗在电商推荐系统中#xff0c;推荐模型长期面临着两个核心矛盾#xff1a;一方面#xff0c;传统的多阶段级联推荐系统存在目标不一致和误差累积的问题#xff1b;另一方面#xff0c;直接引入大型语言模型LLM虽然能带来强大的推理能力#xff0c;但其高昂的延迟和计算成本…在电商推荐系统中推荐模型长期面临着两个核心矛盾一方面传统的多阶段级联推荐系统存在目标不一致和误差累积的问题另一方面直接引入大型语言模型LLM虽然能带来强大的推理能力但其高昂的延迟和计算成本在工业级应用中难以承受。更重要的是现有的生成式推荐方法在多场景扩展性上面临巨大瓶颈--每个场景都需要独立训练和部署导致资源利用率低下、维护成本高昂。京东零售OxygenREC团队在论文《OxygenREC: An Instruction-Following Generative Framework for E-commerce Recommendation》中提出了一种全新的解决方案OxygenREC。这是一个基于“快慢思考”的指令跟随生成式推荐框架不仅解决了推理能力与延迟之间的矛盾更实现了“一次训练多处部署”的多场景统一高效解决方案。一、关键挑战OxygenREC 旨在解决当前推荐系统特别是生成式推荐范式下的三大核心难题1.有限的演绎推理能力现有的生成式推荐方法主要从用户海量行为中进行归纳学习但在需要结合现实世界知识进行深度演绎推理的场景下表现不佳。比如下边两个例子当推荐的时空背景和用户画像是“成都冬至时的年轻宝妈”时传统模型可能只是推荐“冬季外套”这样的商品而无法深度推理出此时成都是“冷湿环境”这位年轻母亲潜在的需求可能是“婴儿排汗睡衣”。有个户外运动vlogger在购物行为中反复对比华为Mate 70和iPhone 16 Pro两款手机传统系统因为用户频繁的交互历史只会不断加强重复推荐这两款商品进行比价而无法推理出其真正诉求可能是“高质量的移动影像”从而模型未能精准推荐‘华为Pura’系列这一真正符合用户诉求的目标商品。2.多场景适应与资源效率的矛盾大部分推荐平台拥有首页、频道流、购物车、搜索等多种推荐场景。现有生成式推荐模型如果为每个场景训练独立模型会带来巨大的运营和计算成本而使用简单的统一模型又会面临“负迁移”问题--不同场景间的知识相互干扰导致性能下降。3.工业级部署的工程挑战将LLM的深度推理能力与推荐系统的大规模稀疏特征、严格延迟要求相结合是一个巨大的系统工程挑战。它需要同时处理推荐系统典型的TB级稀疏嵌入和LLM典型的十亿级稠密参数这对训练框架和推理引擎都提出了极高要求。二、核心贡献面对这些挑战京东零售OxygenREC团队提出了一个基于指令跟随的生成式推荐框架-OxygenREC首次把LLM中的“快慢思考”模式引入到生成式推荐中来。在OxygenREC框架中通过基于Transformer 的Encoder-Decoder 作为骨干网络能够根据特定指令生成语义化物品序列来执行推荐场景的”快思考方式。在“慢思考”模式中引入上下文推理指令--由近线LLM pipeline 生成将用户行为与上下文合成为可解释的指令。同时多场景对齐中通过场景指令与基于强化学习的对齐机制实现“一次训练多场景部署”。1. “快慢思考”架构知识注入与低延迟的平衡这是整个OxygenREC的基础其核心思想是将复杂的推理过程“离线化”保证在线服务的低延迟。慢思考一个近线的LLM pipeline综合分析用户的时空上下文、个性化特征和历史行为生成高质量的“上下文推理指令”。这个过程融合了世界知识能进行深度演绎推理但因其是近线批量处理不增加在线请求的延迟。快思考一个高效的编码器-解码器骨干网络。它接收“慢思考”生成的指令结合实时用户信号在严格的延迟限制下生成推荐序列。该骨干网络本身轻量、高效专为实时推理优化。2. 语义对齐的指令控制机制让指令真正发挥作用仅仅生成指令是不够的还必须确保模型能够准确理解并遵循指令。OxygenREC通过两项关键技术实现精准指令控制查询到物品的对齐损失在训练阶段通过一个辅助的Query-to-Item(Q2I) 损失函数将指令嵌入与目标物品嵌入在同一个语义空间中对齐。这使得指令能够“理解”物品并用于检索指令引导检索(IGR)在生成推荐时利用对齐后的指令作为查询从用户长期历史行为中检索出最相关的部分过滤掉无关的噪声。这确保了模型生成时专注在与当前指令意图最相关的历史信息上大大提升了可控性和准确性。3. 基于指令与强化学习的多场景统一对齐Train-Once-Deploy-Everywhere这是解决多场景扩展性的关键。OxygenREC摒弃了为每个场景独立建模的思路。场景指令化将不同的场景信息如首页、购物车和可选的触发物品如用户点击的入口商品统一编码为“场景指令”作为模型的条件输入。统一奖励映射与策略优化设计了一个统一的奖励映射服务将不同场景、不同业务目标如GMV转化率合法性多样性的奖励信号归一化。在此基础上提出了Soft Adaptive Group Clip Policy Optimization(SA-GCPO)算法进行强化学习训练:该算法用自适应门控函数替代传统基于GRPO的硬截断方式(hard clip):并以基于用户真实反馈的奖励分数作为阈值区分正负advantage样本显著提升了多任务、多场景下策略学习的稳定性和效率4. 大规模生产级系统实现为了支撑以上创新团队构建了完整的工程体系统一训练框架基于PyTorch深度融合了工业级稀疏嵌入引擎和LLM稠密训练引擎在128张H800 GPU集群上实现了40%的模型FLOPs利用率。高性能推理引擎xLLM针对生成式推荐长上下文、大候选集的特点定制开发了xLLM推理框架通过xSchedule系统调度、xAttention算子优化、xBeam束搜索优化三级优化满足线上严格的服务级别目标。近线指令服务推理指令通过近线服务批量生成并存入KV数据库线上推荐模型直接读取实现了零在线LLM调用兼顾了语义丰富性和低延迟。三、实验成果OxygenREC在京东几个核心场景的大量离线实验和在线A/B测试中取得了显著效果证明OxygenREC 基于生成式推荐的方法在大规模工业级推荐系统中的有效性。1. 基于快慢思考的生成式框架有效性验证语义ID通过多源对比学习文本、图像、行为关联构建的层次化语义ID在保持高类别纯度92.8%的同时实现了极低的ID碰撞证明了其强大的表达和区分能力。指令跟随消融实验证明在BOS右侧插入指令的方式为最佳融合了场景ID和触发物品ID的指令效果显著优于单一组件IGR和Q2I对齐机制共同作用带来了显著的性能提升。统一模型 vs. 独立模型在六个核心场景的对比中统一的OxygenREC模型全面超越了为每个场景独立微调的基线模型验证了OxygenREC框架在场景间正向迁移的有效性。2. 基于SA-GCPO后训练的有效性验证在后续训练阶段提出的SA-GCPO算法在合成数据比例变化时表现更稳定且性能显著优于传统的GRPO及其变体GSPO。例如在33%合成数据比例下SA-GCPO在HR1和HR10上有显著提升。3. 电商场景在线A/B测试的商业效果OxygenREC已在京东App上形成覆盖用户购物全链路的部署闭环首页导流场景1、2- 频道浏览场景3、4- 商品结算转化场景5、6。在线测试结果表明该模型在所有关键业务指标上均带来显著提升首页场景GMV提升4.52%-8.40%。频道流场景其中一个场景的订单量提升了8.03%显示出模型精准匹配购买意图的能力。结算路径场景在用户强购买意图下GMV提升高达11.80%。与行业上其他生成式推荐方式对比:OxygenREC 在几个关键维度上进行了生成式推荐的范式革新架构上用“快慢思考”破解了推理与延迟的死结。效率上用“统一指令模型”破解了多场景训练的困局。控制上用“语义对齐与引导检索”构建了生成式推荐模型的指令跟随能力。优化上用“SA-GCPO”和全栈系统优化确保了技术在工业巨量流量下的可行性、稳定性和卓越性能。四、总结与展望OxygenREC的成功标志着生成式推荐在工业落地上迈出了关键一步。它通过“快慢思考”巧妙平衡了深度推理与低延迟通过“指令跟随”实现了对推荐过程的精准可控并通过统一的奖励与策略学习破解了多场景扩展的难题真正实现了“一次训练多场景部署”的pipeline。未来京东零售OxygenREC团队计划从两个方向继续探索一是向基于语言扩散模型的非自回归生成范式演进从根本上突破序列生成延迟与列表长度的线性关系满足更高吞吐需求二是开展跨场景用户轨迹建模从用户在首页、搜索、购物车、结算等多场景的连贯行为中挖掘更深层的用户意图实现更长周期的价值推荐。OxygenREC不仅是一个高效的推荐系统更为工业级生成式AI应用的大模型设计提供了宝贵范式--如何将大模型的“脑”与小模型的“身手”结合如何在复杂多目标任务中实现稳定高效的学习这其中的思想值得广泛借鉴。论文原文OxygenREC: An Instruction-Following Generative Framework for E-commerce Recommendation训练框架 Oxygen 9N-LLM生成式推荐训练