快手KuaiFormer：Transformer赋能的亿级短视频推荐引擎
引言： 每天，超过4亿用户打开快手App，沉浸在海量短视频的海洋中。是什么技术在幕后默默地为他们推荐着感兴趣的内容？答案是快手自主研发的检索框架——KuaiFormer。这款基于Transformer架构的引擎，不仅解决了传统推荐系统的瓶颈，更以其创新的“下一个动作预测”范式，为个性化推荐树立了新的标杆。
主体：
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革新检索范式：从分数估计到“下一个动作预测”: 传统的推荐系统通常依赖于对候选项目进行打分排序，这种方法在面对海量数据时效率低下，且难以捕捉用户的实时兴趣变化。KuaiFormer则另辟蹊径，将检索过程转化为预测用户“下一个动作”的任务。通过预测用户最有可能进行的下一个行为（例如观看哪个视频），KuaiFormer能够更精准地捕捉用户的动态兴趣，实现更有效的个性化推荐。
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多兴趣提取：捕捉用户行为的多样性: 用户兴趣并非单一且静态的。KuaiFormer巧妙地引入了多个查询Token（类似于BERT中的[CLS] Token），并结合多兴趣训练策略，从用户的历史观看记录中提取出多种不同的兴趣表示。这使得模型能够同时理解和预测用户的多种复杂兴趣，避免了传统方法中“兴趣稀疏”的问题。
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自适应序列压缩：高效处理长序列数据: 用户的观看历史可能非常长，这给模型的训练和推理带来了巨大的挑战。KuaiFormer设计了一种自适应序列压缩机制，对早期观看的视频序列进行分组压缩，有效地减少了输入序列的长度，同时保留了最新的、对预测更重要的视频信息。这种机制极大地提高了模型的效率，使其能够稳定地处理亿级候选集。
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稳定训练技术：应对亿级候选集的挑战: 在如此庞大的候选集面前，模型训练的稳定性至关重要。KuaiFormer采用了一种定制的softmax学习目标和LogQ校正方法，有效地解决了训练过程中可能出现的采样偏差和梯度消失等问题，确保了模型在亿级候选集上的稳定训练和高性能表现。
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实时推荐：满足用户即时需求: KuaiFormer的实时推荐能力是其核心优势之一。它能够快速响应用户的请求，从数十亿的视频库中迅速筛选出与用户实时兴趣相关的候选项目，为用户提供及时有效的推荐服务，提升用户体验。
结论：
KuaiFormer的出现，标志着短视频推荐技术迈向了新的高度。其创新的“下一个动作预测”范式、多兴趣提取机制以及高效的序列压缩技术，有效地解决了传统推荐系统在处理大规模数据和捕捉用户动态兴趣方面的难题。 KuaiFormer的成功应用于快手App，为超过4亿日活用户提供了更精准、更个性化的推荐服务，显著增加了用户日均使用时长。 未来，KuaiFormer的技术框架和经验，也为其他需要处理大规模数据和进行个性化推荐的领域提供了宝贵的参考价值，例如电商推荐、信息流推荐等。我们有理由期待，基于Transformer架构的检索技术将在更多领域发挥其强大的作用。
参考文献：
- KuaiFormer arXiv技术论文: https://arxiv.org/pdf/2411.10057 (请替换为实际论文链接，本文假设链接已发布)
免责声明: 本文基于公开信息撰写，对KuaiFormer的描述可能存在偏差，最终解释权归快手公司所有。
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