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Elon Musk entrega a tempo a tarefa do algoritmo X, após quatro meses finalmente lança o código de layout misto de anúncios
Em comparação com a primeira versão de 20 de janeiro, esta atualização é significativamente maior, envolvendo 187 arquivos, adicionando 18.263 linhas e removendo 926 linhas, com o núcleo do incremento passando de "explicação da arquitetura de recomendação" para "complementar o fluxo de inferência executável e lógica de mistura de anúncios".
A mudança mais importante é que o modelo de recomendação Phoenix finalmente possui uma demonstração de ponta a ponta.
O novo arquivo phoenix/run_pipeline.py pode partir do checkpoint exportado, da sequência de comportamento do usuário e do corpus pré-calculado, executando sequencialmente a recuperação e a classificação: primeiro, identificando conteúdos candidatos com base no histórico do usuário, depois prevendo as probabilidades de curtidas, respostas, compartilhamentos e tempo de permanência, e por fim, combinando as pontuações de classificação.
Isso está mais próximo do fluxo real de recomendação do que a versão de janeiro, que apenas fornecia explicações para os módulos de recuperação e classificação.
Desta vez, também foi adicionado um artefato do modelo mini Phoenix de aproximadamente 3GB, para rodar exemplos de inferência ao abrir.
No entanto, há uma conflito de parâmetros na documentação do repositório: o README principal indica embeddings de 256 dimensões e 2 camadas de Transformer, enquanto a documentação e a tabela de parâmetros do Phoenix indicam embeddings de 128 dimensões e 4 camadas de Transformer; a configuração exata ainda deve ser confirmada pelo arquivo config.json descompactado do artefato.
Outro ponto de destaque é a parte de anúncios.
Em janeiro, Musk prometeu abrir o código relacionado a conteúdo natural e recomendação de anúncios, mas a primeira versão quase não continha detalhes de mistura de anúncios.
A atualização de maio adicionou o diretório home-mixer/ads/, onde é possível ver que a inserção de anúncios não é fixa, mas influenciada por intervalos de segurança, riscos de conteúdo adjacente, contas de autores, palavras-chave e regras de segurança de marcas.
Além disso, o X também integrou uma nova pipeline grox/ de compreensão de conteúdo, cobrindo identificação de conteúdo indesejado, classificação de postagens, julgamento de segurança de políticas e embedding multimodal.
No geral, esta atualização realmente complementa a cadeia de produção do sistema de recomendação: como obter candidatos, como inserir anúncios, como garantir segurança e como registrar os resultados.
Ainda não é um código de produção completo, mas já se assemelha mais a um exemplo do sistema de recomendação X For You, que pode ser desmontado por pesquisadores, do que a versão de janeiro.
(Fonte: BlockBeats)