KuaiFormer：智能音响重塑你的听觉体验

KuaiFormer是快手技术团队开发的一种基于Transformer的检索框架，专为大规模内容推荐系统设计。通过重新定义检索流程，KuaiFormer将传统的分数估计任务转化为Transformer驱动的“下一个动作预测”模式，能够有效实现实时兴趣获取和多兴趣提取，显著提升检索性能。该框架采用多兴趣查询Token和自适应序列压缩机制，确保在亿级候选集上实现稳定的训练。目前，KuaiFormer已于2024年5月集成至快手App的短视频推荐系统，为超过4亿日活跃用户提供服务，显著增加了用户的日均使用时长。

KuaiFormer是什么

KuaiFormer是一种先进的检索框架，利用Transformer架构为大规模内容推荐系统提供支持。其核心在于将传统的检索流程进行革新，通过“下一个动作预测”的方式，实时捕捉用户的多样化兴趣。通过引入多兴趣查询Token和自适应序列压缩机制，KuaiFormer在亿级候选集上实现了高效且稳定的训练和检索性能。

KuaiFormer的主要功能

• 多兴趣提取：通过引入多个查询Token，KuaiFormer能够捕捉用户的多样化兴趣，使模型在理解和预测用户复杂兴趣方面表现更佳。
• 自适应序列压缩：为提升长序列建模的效率，KuaiFormer设计了自适应序列压缩机制，能够有效减少输入序列长度，同时保留最新的视频信息。
• 稳定训练技术：KuaiFormer采用定制的softmax学习目标和LogQ校正方法，确保在亿级候选集下的稳定训练与性能保持。
• 实时推荐：能够快速响应用户请求，从数十亿的选项中筛选出与用户实时兴趣相关的候选项目。

KuaiFormer的技术原理

• Transformer架构：利用自注意力机制捕捉用户行为序列中的复杂依赖关系。
• 下一个动作预测：KuaiFormer将检索过程转变为预测用户的下一个动作，以更精确地捕捉实时兴趣。
• 多兴趣查询Token：受BERT中[CLS] Token启发，KuaiFormer引入多个可学习的Query Token，结合多兴趣训练策略，从历史项目序列中提取不同的用户兴趣表示。
• 自适应项目压缩机制：KuaiFormer将早期项目序列分组并压缩，减少输入序列长度，同时针对最新项目进行细粒度建模。
• Smooth In-Batch Softmax Loss：KuaiFormer基于In-Batch Softmax作为学习目标，利用LogQ校正方法修正采样偏差。

KuaiFormer的项目地址

• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2411.10057

KuaiFormer的应用场景

• 短视频推荐：在快手App中，KuaiFormer分析用户的历史观看行为，为用户推荐可能感兴趣的新视频。
• 内容发现：KuaiFormer帮助用户探索新内容，增加内容多样性与新颖性，提升用户体验。
• 个性化推荐：通过捕捉用户的多维兴趣，提供更加个性化的推荐，满足用户个性化需求。
• 实时推荐系统：快速响应用户的行为变化，实时更新推荐列表，适用于需要及时推荐更新的场景。
• 大规模数据处理：在处理数十亿级别的视频库时，KuaiFormer以其高效率和可扩展性成为理想选择。

常见问题

• KuaiFormer的主要优势是什么？ KuaiFormer通过引入多兴趣查询Token和自适应序列压缩机制，显著提升了检索性能和用户体验。
• KuaiFormer适合哪些类型的应用？ KuaiFormer广泛适用于短视频推荐、内容发现、个性化推荐及实时推荐系统等场景。
• KuaiFormer如何处理大规模数据？ KuaiFormer具备高效的训练和检索能力，能够在亿级候选集上保持稳定性能，适合大规模数据处理。