ARGUS：突破十亿参数的大规模推荐系统Transformer框架 精华

引言

在人工智能快速发展的今天，推荐系统已成为数字生态系统的核心组成部分，从音乐流媒体到电子商务，从社交媒体到视频平台，无处不在地影响着用户的日常体验。然而，尽管大型语言模型在自然语言处理领域取得了革命性突破，推荐系统领域的Transformer架构扩展却一直面临着技术瓶颈。Yandex团队最新发布的ARGUS（AutoRegressive Generative User Sequential modeling）框架，成功将推荐系统Transformer扩展至十亿参数规模，标志着推荐系统进入了大规模基础模型时代。

这项突破性工作不仅在技术层面实现了重大创新，更在实际应用中展现了显著的性能提升。在Yandex音乐平台的A/B测试中，ARGUS实现了总收听时长增加2.26%、用户点赞概率提升6.37%的优异表现，这在推荐系统历史上堪称里程碑式的成就。

技术背景与挑战

推荐系统的传统困境

传统推荐系统长期受到三大核心限制的困扰。首先是短期记忆问题，传统架构通常只能处理用户最近的少量交互记录，将用户历史截断到一个很小的时间窗口内，这导致系统丢失了数月甚至数年的宝贵行为数据。其次是可扩展性限制，当商品目录扩展到数十亿规模时，传统模型在计算需求和个性化精度之间难以平衡。最后是对用户行为变化的适应性差，无法有效捕捉用户偏好的动态演变和季节性周期。

这些限制的根本原因在于传统推荐系统架构的设计理念。早期的协同过滤方法依赖于用户-物品交互矩阵的稀疏性假设，而深度学习时代的推荐模型虽然引入了神经网络，但在架构设计上仍然受到计算复杂度和内存限制的约束。特别是在处理长序列用户行为时，传统方法往往采用简单的截断策略，这种做法虽然降低了计算成本，但也丢失了用户行为中的长期模式和深层关联。

Transformer在推荐系统中的应用挑战

虽然Transformer架构在自然语言处理和计算机视觉领域取得了巨大成功，但其在推荐系统中的应用却面临独特的挑战。与文本序列不同，用户行为序列具有更高的稀疏性和更复杂的时间依赖关系。用户的交互行为不仅包括显式反馈（如点赞、评分），还包括大量的隐式信号（如浏览时长、跳过行为），这些多模态信息的有效整合成为技术难点。

此外，推荐系统的实时性要求也对Transformer的部署提出了严峻挑战。在生产环境中，推荐系统需要在毫秒级时间内为数百万用户提供个性化推荐，这要求模型不仅要有强大的表达能力，还要具备高效的推理性能。传统的Transformer架构在这种场景下往往难以满足延迟要求。

ARGUS框架核心创新

双目标预训练策略

ARGUS框架的核心创新在于提出了一种全新的双目标预训练策略，这一策略受到强化学习理论和大型语言模型成功经验的启发。该方法将推荐问题重新定义为强化学习任务，其中推荐系统作为智能体，用户兴趣和行为模式构成环境，用户历史序列代表状态空间。

在这个框架下，ARGUS将自回归学习分解为两个互补的子任务。第一个子任务是下一项预测（Next-item Prediction），旨在学习历史推荐系统的行为模式，通过模仿过往的推荐决策来掌握系统的"经验知识"。第二个子任务是反馈预测（Feedback Prediction），专注于建模用户的真实偏好，通过预测用户对特定物品的反馈来理解用户的内在需求。

这种双目标设计的精妙之处在于它同时实现了两个重要目标：一方面通过模仿学习获得了推荐系统的"常识"，另一方面通过反馈建模掌握了用户偏好的"真谛"。这种设计类似于大型语言模型中的预训练策略，既学习了数据分布的统计规律，又捕捉了深层的语义关系。

可扩展的Transformer编码器架构

ARGUS在架构设计上实现了从320万参数到10亿参数的平滑扩展，这一成就在推荐系统领域具有开创性意义。传统的推荐系统模型通常受限于嵌入层的巨大参数量，而在编码器部分的参数相对较少。ARGUS通过精心设计的架构平衡了嵌入层和编码器的参数分配，使得模型能够在保持嵌入表达能力的同时，大幅提升编码器的建模容量。

在具体实现上，ARGUS采用了统一的嵌入策略，对所有类别特征使用相同的嵌入矩阵大小，这种设计不仅简化了模型结构，还提高了参数利用效率。同时，框架引入了可训练的绝对位置嵌入，使模型能够更好地理解用户行为序列中的时间关系。

扩展上下文建模能力

ARGUS的另一项重要创新是其强大的上下文建模能力。传统推荐系统通常只能处理100-256个用户交互记录，而ARGUS能够在单次处理中处理多达8192个交互历史，这相当于将用户行为的时间跨度从几天扩展到几个月甚至更长。

这种扩展上下文长度的能力带来了质的变化。模型不再仅仅依赖用户的近期行为进行推荐，而是能够捕捉用户的长期兴趣演变、季节性偏好变化以及复杂的行为模式。例如，系统能够学会在夏季来临时自动推荐用户偏爱的运动用品品牌，而无需用户每年重复表达相同的偏好信号。

技术实现细节

简化架构设计

为了应对长序列处理带来的计算挑战，ARGUS提出了一种巧妙的简化架构。原始设计中，每个用户-物品交互被表示为上下文-物品-反馈的三元组，这会导致序列长度增加三倍。简化架构将每个三元组合并为单一的交互嵌入，在保持信息完整性的同时显著降低了计算复杂度。

这种简化虽然在某些方面带来了权衡，比如失去了完全的上下文感知能力，但通过精心设计的MLP投影层，ARGUS能够通过连接前一个隐藏状态和当前上下文嵌入来近似恢复上下文信息。这种设计体现了工程实践中效率与性能平衡的智慧。

高效微调策略

ARGUS的微调阶段采用了创新的双塔架构设计，这一设计专门针对工业部署的实际需求进行了优化。与需要实时计算的目标感知方法不同，ARGUS的双塔架构允许用户和物品嵌入的离线计算，大大降低了在线服务的延迟要求。

具体而言，系统每天计算一次用户嵌入并存储在键值系统中，在服务时只需要进行简单的点积计算即可获得推荐分数。这种设计不仅提高了系统的响应速度，还降低了部署成本，使得大规模模型的工业化应用成为可能。

损失函数优化

在损失函数设计上，ARGUS采用了多项先进技术的组合。对于下一项预测任务，系统使用了logQ校正的采样softmax配合混合负采样策略，这种方法能够有效处理大规模物品目录中的采样偏差问题。对于反馈预测任务，ARGUS将多维反馈分解为独立因子，采用多任务学习框架同时优化多个反馈维度。

这种精心设计的损失函数组合确保了模型在不同任务上的均衡表现，避免了单一目标优化可能导致的性能偏差。

实验验证与性能分析

扩展性验证

ARGUS的扩展性验证实验提供了令人信服的证据，证明了推荐系统Transformer确实存在类似于自然语言处理领域的扩展定律。从320万参数的Mini版本到10亿参数的Large版本，所有评估指标都呈现出一致的改善趋势。

特别值得注意的是，反馈预测熵改善了3-7%，下一项预测熵下降超过10%，而成对准确率提升从1.35%增长到2.66%。这些数据不仅验证了模型扩展的有效性，更重要的是展现了推荐系统领域扩展定律的存在，为未来更大规模模型的开发提供了理论支撑。

两阶段训练的必要性

通过对比实验，ARGUS团队验证了两阶段训练流程的必要性。实验结果显示，仅使用微调而不进行预训练的模型，即使使用一整年的数据，其性能也无法达到预训练模型的水平。相反，仅进行预训练而缺乏充分微调的模型同样表现不佳。

这一发现强调了预训练和微调两个阶段的互补性：预训练提供了强大的通用表示能力，而微调则确保了模型在特定任务上的优化表现。这种两阶段设计为推荐系统的大规模预训练提供了可行的技术路径。

上下文长度的影响

上下文长度扩展实验揭示了一个重要发现：增加用户历史序列长度能够带来持续的性能改善。从512个交互增加到2048个交互，成对准确率从1.01%提升到2.32%；进一步扩展到8192个交互，性能提升达到2.77%，这一提升幅度相当于将模型参数从1亿扩展到10亿所带来的效果。

这一结果表明，在推荐系统中，上下文长度的扩展与模型参数的扩展具有相似的重要性，为未来的模型优化提供了新的方向。

工业部署与实际效果

生产环境部署

ARGUS在Yandex音乐平台的成功部署代表了大规模推荐系统Transformer在工业环境中的首次成功应用。该系统服务数百万用户，处理超过3000亿次用户-物品交互，这一规模在推荐系统领域具有标杆意义。

部署过程中，团队采用了分布式训练策略，使用64-256块A100 80GB GPU进行模型训练，训练时间从1天到1周不等，具体取决于模型规模。这种大规模分布式训练的成功实施，为其他组织部署类似系统提供了宝贵的经验参考。

A/B测试结果

在严格的A/B测试环境下，ARGUS展现了卓越的性能表现。总收听时长增加2.26%，用户点赞概率提升6.37%，这些指标的改善在推荐系统历史上具有里程碑意义。更重要的是，这些提升是在已经高度优化的生产系统基础上实现的，体现了ARGUS技术创新的真正价值。

与之前部署的Transformer模型相比，ARGUS的性能提升幅度是历史上最大的。这一成就不仅验证了技术方案的有效性，更证明了大规模预训练在推荐系统领域的巨大潜力。

技术影响与行业意义

推荐系统范式转变

ARGUS的成功标志着推荐系统从传统的特征工程驱动模式向大规模预训练模式的根本性转变。这种转变类似于自然语言处理领域从规则驱动到深度学习再到大模型的演进历程，预示着推荐系统即将进入一个新的发展阶段。

在这个新阶段中，推荐系统的核心竞争力将不再仅仅依赖于精巧的特征工程和模型架构设计，而是转向大规模数据的有效利用和通用表示能力的构建。这种转变将重新定义推荐系统的技术门槛和竞争格局。

对相关技术领域的启发

ARGUS的技术创新对多个相关领域具有重要启发意义。在序列建模领域，其双目标预训练策略为处理复杂序列数据提供了新的思路。在多任务学习领域，其统一框架设计展示了如何有效平衡不同任务目标。在大规模系统部署领域，其工程实践为其他大模型的产业化应用提供了宝贵经验。

特别是在个性化技术领域，ARGUS证明了用户行为序列具有与自然语言相似的丰富性和可学习性，这为构建通用的用户建模基础模型奠定了理论基础。

技术挑战与解决方案

计算资源优化

大规模模型训练面临的首要挑战是计算资源的高效利用。ARGUS团队通过多项技术创新有效应对了这一挑战。首先，采用了混合精度训练和梯度检查点技术，在保持数值稳定性的同时显著降低了内存占用。其次，实施了动态批处理和序列打包策略，最大化了GPU利用率。

在分布式训练方面，团队采用了数据并行和模型并行的混合策略，根据不同层的特点选择最适合的并行化方案。这种精细化的并行策略不仅提高了训练效率，还保证了训练的稳定性。

数据质量保证

处理超过3000亿次交互的海量数据集对数据质量提出了极高要求。ARGUS团队开发了一套完整的数据预处理和质量控制流程，包括异常值检测、噪声过滤、时间序列对齐等多个环节。

特别值得一提的是，团队采用了时间分割的评估策略，避免了传统留一法评估可能导致的数据泄露问题。这种严格的评估方法确保了模型性能评估的可靠性和公正性。

在线服务优化

将十亿参数模型部署到生产环境面临着严峻的延迟挑战。ARGUS通过创新的双塔架构设计巧妙地解决了这一问题。用户嵌入的离线计算和缓存策略将在线推理的计算量降低到最小，使得大规模模型的实时服务成为可能。

此外，团队还实施了多级缓存策略和负载均衡机制，确保系统在高并发场景下的稳定性和响应速度。

未来发展方向

模型规模进一步扩展

基于ARGUS展现的良好扩展性，未来有望将模型规模进一步扩展到万亿参数级别。这种扩展不仅需要更强大的计算基础设施支持，还需要在架构设计、训练策略、部署方案等多个维度进行创新。

特别是在处理更长的用户序列和更复杂的多模态信息方面，未来的模型需要具备更强的表达能力和更高的计算效率。这可能需要引入更先进的注意力机制、更高效的序列建模方法以及更智能的计算资源调度策略。

跨域知识迁移

ARGUS的成功为构建跨领域的通用推荐模型奠定了基础。未来的发展方向之一是建立能够在不同垂直领域（如音乐、视频、电商、社交等）之间进行知识迁移的统一框架。

这种跨域能力不仅能够提高模型在数据稀疏场景下的表现，还能够加速新领域推荐系统的冷启动过程。实现这一目标需要在预训练策略、特征表示、迁移学习等多个方面进行深入研究。

实时学习能力

当前的ARGUS框架主要依赖离线训练和定期更新，未来的发展方向之一是增强模型的实时学习能力。这包括在线学习算法的集成、增量更新机制的设计以及实时反馈的有效利用。

实时学习能力的提升将使推荐系统能够更快地适应用户偏好的变化和市场趋势的演进，从而提供更加精准和及时的个性化服务。

可解释性增强

随着模型规模的不断扩大，可解释性成为一个越来越重要的问题。未来的ARGUS发展需要在保持强大建模能力的同时，增强模型决策的可解释性和透明度。

这可能涉及注意力机制的可视化、特征重要性分析、决策路径追踪等多种技术手段的集成，以帮助用户和开发者更好地理解模型的工作原理。

结论与展望

ARGUS框架的成功不仅代表了推荐系统技术的重大突破，更标志着个性化AI技术进入了一个新的发展阶段。通过将推荐系统Transformer成功扩展到十亿参数规模，ARGUS证明了用户行为序列具有与自然语言相似的丰富性和可学习性，为构建更加智能和精准的个性化服务奠定了坚实基础。

从技术创新的角度看，ARGUS的双目标预训练策略、可扩展架构设计和高效部署方案为推荐系统的大规模化发展提供了完整的解决方案。从产业应用的角度看，其在Yandex音乐平台的成功部署验证了大规模推荐模型的商业价值和实用性。

展望未来，推荐系统领域将在ARGUS开创的道路上继续前进，向着更大规模、更高智能、更强泛化能力的方向发展。这不仅将为用户带来更加个性化和精准的服务体验，也将为整个AI产业的发展注入新的活力。

随着技术的不断成熟和应用的不断深入，我们有理由相信，基于大规模预训练的推荐系统将成为未来数字生态系统的核心驱动力，为构建更加智能和人性化的数字世界贡献重要力量。ARGUS的成功仅仅是这一伟大征程的开始，更多的技术突破和应用创新正在路上。

论文:​​​https://arxiv.org/abs/2507.15994​​

本文转载自​​​​​​顿数AI​​​​​，作者：葱葱