論文の概要: AutoTask: Task Aware Multi-Faceted Single Model for Multi-Task Ads Relevance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.06549v1
• Date: Tue, 9 Jul 2024 05:13:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-10 19:15:32.988452
• Title: AutoTask: Task Aware Multi-Faceted Single Model for Multi-Task Ads Relevance
• Title（参考訳）: AutoTask:マルチタスク広告関連性を考慮したマルチフェイス単一モデル
• Authors: Shouchang Guo, Sonam Damani, Keng-hao Chang,
• Abstract要約: 本稿では,タスク認識機能の組み合わせとタスク間相互作用モデリングを行う,新しい多面的アテンションモデルを提案する。 本手法は,特徴量とタスク次元の両面における自己回帰的注意を伴う「言語」モデリングとして特徴組合せ問題を定式化したものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.380819994407948
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Ads relevance models are crucial in determining the relevance between user search queries and ad offers, often framed as a classification problem. The complexity of modeling increases significantly with multiple ad types and varying scenarios that exhibit both similarities and differences. In this work, we introduce a novel multi-faceted attention model that performs task aware feature combination and cross task interaction modeling. Our technique formulates the feature combination problem as "language" modeling with auto-regressive attentions across both feature and task dimensions. Specifically, we introduce a new dimension of task ID encoding for task representations, thereby enabling precise relevance modeling across diverse ad scenarios with substantial improvement in generality capability for unseen tasks. We demonstrate that our model not only effectively handles the increased computational and maintenance demands as scenarios proliferate, but also outperforms generalized DNN models and even task-specific models across a spectrum of ad applications using a single unified model.
• Abstract（参考訳）: 広告関連モデルは、ユーザ検索クエリと広告オファリングの関連性を決定するのに不可欠であり、しばしば分類問題として扱われる。 モデリングの複雑さは、複数の広告タイプと、類似点と相違点の両方を示すさまざまなシナリオによって著しく増加する。 本研究では,タスク認識機能の組み合わせとタスク間相互作用モデリングを行う,新しい多面的アテンションモデルを提案する。 本手法は,特徴量とタスク次元の両面における自己回帰的注意を伴う「言語」モデリングとして特徴組合せ問題を定式化したものである。 具体的には、タスク表現のためのタスクIDエンコーディングの新たな次元を導入し、多様な広告シナリオにまたがる正確な関連性モデリングを可能にする。 シナリオが増大するにつれて,我々のモデルは,増大する計算および保守要求を効果的に処理するだけでなく,一般化されたDNNモデルや,単一統一モデルを用いて複数の広告アプリケーションにまたがるタスク固有モデルよりも優れていることを示す。

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