Multi-gate-Mixture-of-Experts (MMoE) model architecture and knowledge distillation in Ads… - 데브캐치 - 데브캐치
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Multi-gate-Mixture-of-Experts (MMoE) model architecture and knowledge distillation in Ads…

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AI 요약

GPT로 자동 생성된 요약입니다

이 연구는 MMoE 아키텍처와 지식 증류 기법을 활용하여 광고 참여 예측 성능을 향상시켰으며, 이를 통해 모델 효율성과 정확도를 동시에 높였다. MMoE는 전문가별 특화와 다중 게이트 방식을 통해 복잡한 패턴을 효과적으로 학습하며, mixed precision 추론으로 인프라 비용도 절감했다. 지식 증류는 짧은 데이터 보유 기간 문제를 완화하여 온라인·오프라인 성능 향상에 기여했고, 실험 평가에서 유의미한 성과를 확인했다. 여러 기술 결합으로 최적의 광고 매칭과 사용자 경험 개선을 실현하였다.

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