深入理解多任务多场景问题：解决方案与实践应用

深入理解多任务多场景问题：解决方案与实践应用

引言

在当今数字化时代，面向C端用户提供服务的应用，尤其是业务范围广、规模大的平台，普遍面临多任务多场景问题。多任务，即综合衡量用户体验的多个指标，如点击率、转化率等；多场景，则指用户在不同场景下表达不同兴趣，产生多种行为模式。这些问题给算法系统的优化带来了诸多挑战，但也孕育了丰富的解决方案。

多任务多场景问题的挑战

多场景挑战：

• 数据差异：不同场景的用户行为及物料供给存在差异，统一建模可能导致数据学习不充分，引发跷跷板现象。
• 成本效率：为每个场景单独训练模型成本高且效率低，同时信息茧房问题难以避免。

多任务挑战：

• 样本空间差异：不同任务间样本空间差异大，如CTR和CVR任务间存在依赖性和稀疏性。
• 数据不平衡：导致模型在训练与线上推理阶段样本空间不一致，影响模型效果。

解决方案概览

从Shared-Bottom到MMoE，再到PLE算法，解决多任务/目标问题的方法不断演进。这些算法大多基于Gating技术，利用门控网络进行信息筛选或重组。

1. Shared-Bottom模型

• 特点：多个目标共享底层网络，每个任务在共享网络之上构建独立网络结构。
• 优势：浅层参数共享，有助于任务间的补充学习。
• 不足：当目标间无相关性时，可能影响模型结果。

2. MoE与MMoE

• MoE：利用一组专家网络和一个门控网络对共享网络输出加权组合，缓解不相关任务联合学习效果不佳的问题。
• MMoE：在MoE基础上丰富门控网络应用，不同任务对专家网络输出进行不同权重组合。

3. PLE算法

• 特点：结合共享网络和独立网络，一方面提取多任务间的共性，另一方面捕捉任务间的各向异性。
• 效果：在实践中取得了显著效果。

实践应用案例

1. 快手PEPNet

• 特点：借助GateNU门控网络，表达个性化信息，分别作用于EPNet和PPNet。
• EPNet：表征个性化网络，根据场景信息动态调整embedding。
• PPNet：参数个性化网络，基于用户、商品等辅助信息影响任务tower参数。

2. 百度MTMS

• 思路：拆分多塔，为不同场景不同任务构建独立embedding。
• 训练方式：两阶段训练，先独立训练各embedding至收敛，再拼接embedding进行fine-tune。

3. 美团HiNet

• 特点：在MMoE基础上增加分层抽取信息能力，包含场景抽取模块和任务抽取模块。
• 场景抽取模块：获取场景表征，包括场景共享、独有信息及场景间关联信息。
• 任务抽取模块：复用MMoE结构，通过门控网络重新组合embedding。

4. 转转搜索系统

• 问题：多场景多业务问题，不同业务对应不同物料库，物料特性各异。
• 解决方案：采用EPNET+特征级动态权重网络结构，结合表征生成模块与目标预测模块，实现端到端学习。

结论与建议

多任务多场景问题的解决方案多种多样，但核心在于如何有效地捕捉和利用不同任务与场景间的共性与特性。在实际应用中，应根据具体业务场景和需求，选择合适的算法模型，并结合动态权重、分层处理等技术手段，提升模型的表达能力和泛化能力。

未来，随着大模型技术的发展，如ChatGPT和GPT-4等，我们或许可以不再为每个具体任务单独训练模型，而是使用统一的大模型，通过设计不同的prompt来解决不同的任务问题。这将进一步简化模型训练流程，提升任务处理效率。

总之，多任务多场景问题的解决是一个持续演进的过程，需要不断探索和实践。希望本文能为读者提供有价值的参考和启示。