WHALE: A Scalable Unified Model for Recommendation with Wukong-HSTU Architecture
Il documento introduce WHALE, un'architettura di raccomandazione unificata e scalabile che integra i backbone Wukong e HSTU attraverso un nuovo meccanismo di fusione per modellare congiuntamente le caratteristiche non sequenziali e sequenziali, ottenendo significativi guadagni di performance sia offline che online nei sistemi di produzione industriale.
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Immagina di camminare attraverso una massiccia e frenetica città digitale dove milioni di persone stanno costantemente scorrendo, cliccando e guardando. Questo è il mondo dei sistemi di raccomandazione online, i motori invisibili dietro i tuoi feed dei social media, i suggerimenti video e le tue liste della spesa. Il loro compito è indovinare cosa vorrai vedere dopo. Per farlo, di solito osservano due tipi di indizi molto diversi. Primo, ci sono i tuoi dettagli "statici": chi sei, cosa ti piace, l'ora del giorno e l'oggetto specifico che viene mostrato. È come un detective che esamina il fascicolo di un sospettato e la scena del crimine. Secondo, ci sono le tue azioni "dinamiche": la lunga e disordinata scia di tutto ciò che hai cliccato, guardato o acquistato in passato. Questo è come un detective che osserva l'intera storia della vita di un sospettato mentre si svolge in tempo reale.
Per molto tempo, i sistemi di raccomandazione hanno trattato questi due indizi separatamente. Alcuni modelli super intelligenti erano bravissimi a mescolare i dettagli statici (come "questo utente ama la fantascienza" + "è venerdì sera"), mentre altri modelli erano esperti nel leggere la lunga storia del tuo comportamento passato (come "hai guardato tre film spaziali di fila, quindi probabilmente ne vorrai un quarto"). La grande domanda era: potevamo costruire un super-modello che fosse ugualmente brillante in entrambi, senza diventare troppo lento o troppo costoso da gestire? Se ci fossimo riusciti, significherebbe vedere contenuti che sembrano perfettamente su misura per te e per quello che stai facendo ultimamente, tutto nello stesso momento.
Entra in scena WHALE, un'architettura innovativa sviluppata dai ricercatori di Meta che cerca di risolvere questo enigma. Pensa a WHALE come a una gigantesca squadra di detective a più livelli che lavorano insieme. Invece di avere un detective che legge il fascicolo e un altro che guarda il video, WHALE li mette nella stessa stanza, livello dopo livello. In ogni singolo livello del modello, c'è un team "Wukong" (l'esperto nel mescolare i dettagli statici) e un team "HSTU" (l'esperto nel leggere la lunga storia delle tue azioni). Ma qui avviene il trucco magico: non lavorano solo fianco a fianco; conversano costantemente. Il team Wukong chiede al team HSTU: "Ehi, basandoti su questo specifico oggetto che sto guardando, quale parte della lunga storia dell'utente è più importante proprio ora?". Il team HSTU allora si concentra su quel ricordo specifico e lo restituisce. Questo accade ripetutamente mentre i dati si muovono attraverso il modello, permettendo al sistema di affinare costantemente la sua comprensione.
Il paper suggerisce che questo "scambio progressivo" è un elemento di svolta. Quando i ricercatori hanno testato WHALE su enormi quantità di dati reali provenienti da una piattaforma di social media, hanno scoperto che migliorava costantemente la capacità di prevedere ciò su cui gli utenti avrebbero cliccato man mano che rendevano il modello più grande e gli fornivano una storia più lunga da leggere. Nello specifico, quando aumentavano la lunghezza della cronologia dell'utente che il modello poteva vedere, la qualità delle raccomandazioni migliorava. Hanno anche scoperto che rendere il modello più profondo (più livelli) e più ampio (più potenza di elaborazione) continuava a produrre risultati migliori, suggerendo che il sistema scala bene.
Tuttavia, i ricercatori hanno anche testato un modo più semplice per combinare questi due tipi di modelli, che chiamano approccio "shallow-hybrid" (ibrido superficiale). In questo metodo più vecchio, la cronologia viene compressa in un piccolo riassunto prima di essere mescolata con i dettagli statici. Il paper sostiene che questo sia un errore perché si perdono i dettagli granulari. I loro esperimenti hanno dimostato che il dialogo profondo, livello per livello, di WHALE era significativamente migliore di questo approccio superficiale, provando che mantenere i due team in costante comunicazione è cruciale.
Naturalmente, costruire un sistema così complesso è costoso. Il team ha dovuto inventare un codice informatico speciale e personalizzato (usando i cosiddetti "kernel Triton") per garantire che WHALE potesse girare abbastanza velocemente da poter essere utilizzato da milioni di persone contemporaneamente. Nei test nel mondo reale, WHALE ha effettivamente migliorato le metrici principali dell'engagement degli utenti, ma ha comportato un piccolo costo: il sistema poteva gestire circa il 5% in meno di richieste al secondo rispetto al vecchio sistema. Nonostante questo leggero rallentamento, il miglioramento nella qualità delle raccomandazioni è stato considerato una vittoria, e il sistema è già stato implementato in produzione. Il paper conclude che, sebbene non si possa semplicemente rendere i modelli infinitamente grandi per risolvere tutto, unificare questi due diversi modi di pensare i dati — dettagli statici e cronologia dinamica — in un'unica architettura interattiva è una strada potente e pratica per il futuro delle raccomandazioni.
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