阿里妈妈推出世界知识大模型

深度解析：URM推荐模型的创新与应用

URM（Universal Recommendation Model）是由阿里妈妈推出的领先推荐系统解决方案。该模型通过知识注入和信息对齐技术，将大语言模型（LLM）的通用知识库与电商领域的专业Know-How相结合，有效解决了传统LLM在电商推荐场景中的性能瓶颈问题。

URM采用多模态融合的商品表征方法，并创新性地引入了Sequence-In-Set-Out生成机制。这种独特的架构设计使模型能够高效处理包括多场景、长尾、多目标等多种复杂推荐任务，显著提升了推荐系统的整体效果和运行效率。

目前，URM已经在阿里妈妈的展示广告系统中成功部署应用，实践证明其在提升商家广告投放效果和优化消费者购物体验方面表现优异。

URM的核心功能特点

• 多任务处理能力： URM能够同时高效处理多种推荐任务场景，包括但不限于多场景、长尾、多目标和探索性推荐需求。
• 精准用户理解： 通过深度语义分析准确把握用户的兴趣偏好和行为特征，从而提供更符合用户当前情境的个性化推荐结果。
• 高并发处理能力： 在单次请求中即可生成高质量推荐集合，充分满足工业级推荐系统对低时延和高吞吐量的需求。
• 多模态数据融合： 结合商品ID、文本描述和图像信息等多种形式的数据特征，构建更丰富准确的商品表达模型。
• 快速适应能力： 具备强大的零样本学习能力，无需大量标注数据即可快速适应新任务和新场景的推荐需求。

URM的技术实现原理

• 多模态融合表征机制：
  • ID编码与语义提取： 通过分布式哈希将商品ID转化为高维特征向量，同时利用文本和图像编码器提取商品的语义信息。
  • 特征融合策略： 利用多层感知机网络（MLP）实现不同模态特征之间的对齐与融合，形成统一的商品表征向量。
• 创新的生成机制： 采用Sequence-In-Set-Out模式进行推荐生成。输入序列由用户行为序列、任务提示文本和特殊控制符号组成；输出则通过用户建模头（hUM）和语言模型头（hLM）协同完成。
• 高效训练与推理： 采用端到端的深度学习框架进行模型训练，并通过优化算法确保模型在实际应用中的运行效率。

URM的实际应用场景

• 多场景推荐： 同时支持首页、商品详情页、搜索结果页等不同场景下的个性化推荐。
• 长尾商品曝光： 通过算法优化，有效提升销量较低商品的曝光机会。
• 用户兴趣探索： 智能发现并推荐用户可能感兴趣但此前未接触过的新品类。
• 搜索增强： 结合用户的搜索意图和历史行为数据，优化搜索结果的相关性和准确性。

技术文档查阅

如需深入了解URM的技术细节，可以参考其在arXiv上的论文：

Universal Recommendation Model: An Industrial Approach