LIVE 预告 | 快手宋洋：千亿特征，万亿参数，快手推荐精排模型的发展史

随着GPT-3给人们带来的震撼，大模型在各个应用领域得到迅速的发展和应用。

近期，媒体平台「机器之心」上发布了一篇文章「1.9万亿参数量，快手落地业界首个万亿参数推荐精排模型」，其中提到快手开发的精排模型，其参数量超过Switch Transformer，高达 1.9万亿。

关于精排模型的技术细节，可以参见「机器之心」发布文章。

快手推荐算法负责人，曾在 Google Research 担任 Staff Research Manager 的宋洋博士认为，快手精排万亿参数模型是推荐系统一个里程碑式的突破，它结合了序列模型、长短期兴趣模型、门控模型、专家模型等各个方面的优点，是至今为止工业界最全面，最有效的推荐模型之一。

为更深入完整了解该「万亿参数」规模的模型细节及开发过程中的困难，智源社区特邀请了宋洋博士来就此做详细报告分享。

报告详情

报告主题：千亿特征，万亿参数，快手推荐精排模型的发展史

报告时间：3月24日19:00~20:00

报告形式：线上

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讲者介绍：宋洋博士，现任快手推荐算法负责人。加入快手前，曾在谷歌任职四年，任谷歌西雅图研究院Research Manager，负责自然语言处理、推荐和对话系统在谷歌产品的落地。团队参与的工作连续两年被MIT Technology Review评为十大突破性技术(Smooth-talking AI assistant & On-device AI)。加入谷歌前，曾在微软雷蒙德研究院任职七年，任深度学习技术中心(DLTC)研究员，负责搜索和推荐在微软Bing和MSN的落地。博士期间跟随导师Lee Giles (ACM/IEEE Fellow)，开发出了当时最著名的文献搜索引擎CiteSeer。本科毕业于浙江大学计算机学院。

报告摘要：精准的推荐系统模型是很多互联网产品的核心竞争力，个性化推荐系统旨在根据用户的行为数据提供“定制化”的产品体验。国民级短视频App快手，每天为数亿用户推荐百亿的视频。近期，快手推荐团队落地了业界首个万亿参数的精排模型。本次分享将围绕着快手精排模型的发展，揭示其内部的技术密码。

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