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提出链维度缩放CDS用于短视频排序

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AI 综述

Zhimeng Jiang等作者提出链维度缩放(CDS),一种与宽度和深度正交的缩放策略,通过跨迭代共享特征交互块,为工业短视频排序系统增加一个不增加参数量的扩展维度。 基于论文摘要,作者称在大型多任务短视频生产排序系统中,压缩模式在离线质量与基线相差不超过0.03%的情况下,将可训练参数减少26.6%、训练吞吐提升6.4%,线上参与度中性至积极;在固定参数预算下,质量随链长度增加而持续提升。

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10月14日
  1. arXiv · cs.AI
    CDS:面向工业短视频排序的通信高效链式维度扩展

    作者提出链式维度扩展(CDS),通过跨迭代共享特征交互块,为工业短视频排序系统增加一个不增加参数量的扩展维度。基于论文摘要,生产环境压缩模式在离线质量与基线相差不超过0.03%的情况下,将可训练参数减少26.6%、训练吞吐提升6.4%,线上参与度中性至积极;在固定参数预算下,质量随链长度增加而持续提升。

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