Meta 广告排序的多阶段序列模型:从用户序列到 LLM 式扩展定律

Meta 推出多阶段序列模型,将离线用户建模与在线排序解耦,并采用密集 token 化与目标感知注意力,使序列学习具备可预测的 LLM 式扩展定律。该架构已为 Instagram 转化率带来 6% 的累计提升,Facebook 转化率提升 3%、广告点击量提升 3.5%,并成为 Meta 生成式广告...

摘要

Meta 推出多阶段序列模型,将离线用户建模与在线排序解耦,并采用密集 token 化与目标感知注意力,使序列学习具备可预测的 LLM 式扩展定律。该架构已为 Instagram 转化率带来 6% 的累计提升,Facebook 转化率提升 3%、广告点击量提升 3.5%,并成为 Meta 生成式广告推荐模型(GEM)的核心组件。

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