如何通过 ParameterServerStrategy 优化超大规模 Embedding 模型的权重更新效率
在推荐系统、自然语言处理等领域,Embedding(词向量)层往往是模型中最大的组成部分。当词汇量达到千万甚至亿级别时,Embedding表的大小会轻易超出单个GPU甚至单个服务器的内存限制,并且参数更新会变得高度稀疏和低效。TensorF...
在推荐系统、自然语言处理等领域,Embedding(词向量)层往往是模型中最大的组成部分。当词汇量达到千万甚至亿级别时,Embedding表的大小会轻易超出单个GPU甚至单个服务器的内存限制,并且参数更新会变得高度稀疏和低效。TensorF...
在处理推荐系统或大规模广告系统时,我们经常遇到具有数百万甚至数十亿唯一值的类别特征(如用户ID、商品ID)。如果直接将这些ID作为输入并依赖传统的 Keras Embedding 层,模型在内存和初始化速度上都会面临巨大挑战。 解决这个问题...