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Elon Musk entrega adicionalmente la tarea del algoritmo de X, y después de cuatro meses finalmente publica el código de distribución de anuncios en mezcla
En comparación con la primera versión del 20 de enero, esta actualización es claramente más grande, involucrando 187 archivos, añadiendo 18,263 líneas y eliminando 926 líneas, con un incremento central que pasa de "explicar la arquitectura de recomendación" a "completar la cadena de inferencia ejecutable y la lógica de mezcla de anuncios".
El cambio más importante es que el modelo de recomendación Phoenix finalmente tiene una demostración de extremo a extremo.
El nuevo archivo phoenix/run_pipeline.py puede partir del checkpoint exportado, la secuencia de comportamiento del usuario y el corpus precomputado, y ejecutar la recuperación y clasificación en orden: primero encontrar contenido candidato basado en el historial del usuario, luego predecir probabilidades de interacción como me gusta, respuestas, reenvíos y tiempo de permanencia, y finalmente combinar las puntuaciones de clasificación.
Esto está más cerca del flujo real de recomendación que la versión de enero, que solo proporcionaba instrucciones para los módulos de recuperación y clasificación.
También se añadió un artefacto del modelo mini Phoenix de aproximadamente 3GB para realizar inferencias de ejemplo al abrirlo.
Sin embargo, hay un conflicto en la documentación del repositorio: el README principal indica que la incrustación tiene 256 dimensiones y 2 capas de Transformer, mientras que la documentación y la tabla de parámetros de Phoenix indican 128 dimensiones y 4 capas de Transformer; la configuración específica aún debe verificarse en el archivo config.json descomprimido del artefacto.
Lo que también es noticia es la parte de anuncios.
En enero, Musk prometió que el código relacionado con contenido natural y recomendaciones de anuncios sería de código abierto, pero la primera versión casi no incluía detalles sobre la mezcla de anuncios.
La actualización de mayo añadió home-mixer/ads/, donde se puede ver que la inserción de anuncios no es simplemente en posiciones fijas, sino que está influenciada por intervalos de seguridad, riesgos de contenido adyacente, cuentas de autores, palabras clave y reglas de seguridad de marca.
Además, X incorporó una nueva línea de procesamiento grox/ para comprensión de contenido, que cubre detección de contenido basura, clasificación de publicaciones, evaluación de seguridad de políticas y embedding multimodal.
En general, esta actualización realmente complementa la cadena de producción del sistema de recomendación: cómo obtener candidatos, cómo insertar anuncios, cómo garantizar la seguridad y cómo devolver los resultados.
Aún no es un código de producción completo, pero ya se asemeja más a una muestra del sistema de recomendación X For You que los investigadores pueden analizar, en comparación con la versión de enero.
(Fuente: BlockBeats)