DoorDash提出PALATE用户嵌入方法
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DoorDash提出PALATE用户嵌入方法
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AI 综述
DoorDash在arXiv论文中提出PALATE，以GPT式自回归模型根据消费者与店铺的互动历史生成冻结的用户嵌入，供不同广告排序场景共享使用。论文称，该方法通过提高新店铺探索权重，使离线搜索场景AUC相对提升0.57%。 线上测试显示，Discovery场景广告排序收入提升0.79%，Search场景提升0.94%；其中Discovery面向消费者发现新店铺或商品的场景，Search则对应搜索结果中的广告排序。
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最新进展10月30日 16:09
DoorDash 用 GPT 式模型生成用户嵌入，广告收入提升约 1%报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月30日
- AGI HuntDoorDash 用 GPT 式模型生成用户嵌入，广告收入提升约 1%
DoorDash 在 arXiv 论文 PALATE 中用 GPT 式自回归模型生成消费者嵌入，使广告排序收入提升约 1%。该方法通过 exploration-weighted loss 提升新店铺权重，离线搜索场景 AUC 相对提升 0.57%。线上 Discovery 场景收入提升 0.79%，Search 场景收入提升 0.94%。
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