論文の概要: TokenMixer-Large: Scaling Up Large Ranking Models in Industrial Recommenders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.06563v2
• Date: Tue, 10 Feb 2026 02:17:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-11 15:31:42.922323
• Title: TokenMixer-Large: Scaling Up Large Ranking Models in Industrial Recommenders
• Title（参考訳）: TokenMixer-Large: 業界のレコメンデーションにおける大規模ランキングモデルのスケールアップ
• Abstract要約: TokenMixer-Largeは,超大規模レコメンデーションのために設計された,体系的に進化したアーキテクチャである。 また, 混合反転操作, 層間残留物, 補助損失を導入することにより, 安定な勾配伝播を確実にする。 TokenMixer-Largeは、オンライントラフィックとオフライン実験でパラメータを7ビリオン、15ビリオンにスケールすることに成功した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.610671210049247
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While scaling laws for recommendation models have gained significant traction, existing architectures such as Wukong, HiFormer and DHEN, often struggle with sub-optimal designs and hardware under-utilization, limiting their practical scalability. Our previous TokenMixer architecture (introduced in RankMixer paper) addressed effectiveness and efficiency by replacing self-attention with a ightweight token-mixing operator; however, it faced critical bottlenecks in deeper configurations, including sub-optimal residual paths, vanishing gradients, incomplete MoE sparsification and constrained scalability. In this paper, we propose TokenMixer-Large, a systematically evolved architecture designed for extreme-scale recommendation. By introducing a mixing-and-reverting operation, inter-layer residuals and the auxiliary loss, we ensure stable gradient propagation even as model depth increases. Furthermore, we incorporate a Sparse Per-token MoE to enable efficient parameter expansion. TokenMixer-Large successfully scales its parameters to 7-billion and 15-billion on online traffic and offline experiments, respectively. Currently deployed in multiple scenarios at ByteDance, TokenMixer-Large has achieved significant offline and online performance gains, delivering an increase of +1.66\% in orders and +2.98\% in per-capita preview payment GMV for e-commerce, improving ADSS by +2.0\% in advertising and achieving a +1.4\% revenue growth for live streaming.
• Abstract（参考訳）: レコメンデーションモデルのスケーリング法則は大きな注目を集めているが、Wukong、HiFormer、DHENといった既存のアーキテクチャは、しばしば準最適設計とハードウェアのアンユース化に苦慮し、実用的スケーラビリティを制限している。 従来のTokenMixerアーキテクチャ(RangeMixer論文で紹介)は,自己注意を軽量なトークン混合演算子に置き換えることで,効率と効率性に対処するが,準最適残差パス,勾配の消失,不完全なMoEスペーサ化,制約付きスケーラビリティといった,より深い構成のボトルネックに直面した。 本稿では,超大規模レコメンデーションのための体系的に進化したアーキテクチャであるTokenMixer-Largeを提案する。 モデル深度が増大しても, 混合反転操作, 層間残留物, 補助損失を導入することにより, 安定な勾配伝播を確保できる。 さらに,Sparse Per-token MoEを組み込んで,効率的なパラメータ展開を実現する。 TokenMixer-Largeは、オンライントラフィックとオフライン実験で、パラメータを7ビリオンと15ビリオンに拡大することに成功した。 ByteDanceの複数のシナリオで現在デプロイされているTokenMixer-Largeは、オフラインおよびオンラインのパフォーマンスが大幅に向上し、注文数+1.66\%の増加と1人あたりのプレビューペイメントの2.98\%の増加、広告の2.0\%改善、ライブストリーミングの収益増加+1.4\%を達成した。

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