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隨著深度學(xué)習(xí)的快速發(fā)展，優(yōu)秀的模型層出不窮，比如圖像領(lǐng)域的ResNet、自然語言處理領(lǐng)域的Bert，這些革命性的新技術(shù)使得應(yīng)用效果快速提升。但是，好的模型性能并非無代價(jià)的，你會(huì)發(fā)現(xiàn)，深度學(xué)習(xí)模型正在變得越來越復(fù)雜，網(wǎng)絡(luò)深度越來越深，模型參數(shù)量也在變得越來越多。而這會(huì)帶來一個(gè)現(xiàn)實(shí)應(yīng)用的問題：將這種復(fù)雜模型推上線，模型響應(yīng)速度太慢，當(dāng)流量大的時(shí)候撐不住 。
知識(shí)蒸餾就是目前一種比較流行的解決此類問題的技術(shù)方向 。一般知識(shí)蒸餾采取Teacher-Student模式：將復(fù)雜模型作為Teacher，Student模型結(jié)構(gòu)較為簡(jiǎn)單，用Teacher來輔助Student模型的訓(xùn)練，Teacher學(xué)習(xí)能力強(qiáng)，可以將它學(xué)到的暗知識(shí)（Dark Knowledge）遷移給學(xué)習(xí)能力相對(duì)弱的Student模型，以此來增強(qiáng)Student模型的泛化能力。復(fù)雜笨重但是效果好的Teacher模型不上線，就單純是個(gè)導(dǎo)師角色，真正上戰(zhàn)場(chǎng)擋搶撐流量的是靈活輕巧的Student小模型。比如Bert，因?yàn)樘?，很難直接上線跑，目前很多公司都是采取知識(shí)蒸餾的方法，學(xué)會(huì)一個(gè)輕巧，但是因?yàn)楸籘eacher教導(dǎo)過，所以效果也很好的Student模型部署上線。 目前知識(shí)蒸餾已經(jīng)成了獨(dú)立研究方向，各種新技術(shù)層出不窮。但是如果粗略歸納一下的話，主流的知識(shí)蒸餾技術(shù)有兩個(gè)技術(shù)發(fā)展主線：Logits方法 及特征蒸餾方法 。 我們先簡(jiǎn)單說明下Logits方法 的思路。在介紹之前，首先得明白什么是Logits。我們知道，對(duì)于一般的分類問題，比如圖片分類，輸入一張圖片后，經(jīng)過DNN網(wǎng)絡(luò)各種非線性變換，在網(wǎng)絡(luò)接近最后一層，會(huì)得到這張圖片屬于各個(gè)類別的大小數(shù)值 ，某個(gè)類別的 數(shù)值越大，則模型認(rèn)為輸入圖片屬于這個(gè)類別的可能性就越大。 這些匯總了網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部各種信息后，得出的屬于各個(gè)類別的匯總分值 ，就是Logits, i代表第i個(gè)類別， 代表屬于第i類的可能性。因?yàn)長(zhǎng)ogits并非概率值，所以一般在Logits數(shù)值上會(huì)用Softmax函數(shù)進(jìn)行變換，得出的概率值作為最終分類結(jié)果概率。Softmax一方面把Logits數(shù)值在各類別之間進(jìn)行概率歸一，使得各個(gè)類別歸屬數(shù)值滿足概率分布；另外一方面，它會(huì)放大Logits數(shù)值之間的差異，使得Logits得分兩極分化，Logits得分高的得到的概率值更偏大一些，而較低的Logits數(shù)值，得到的概率值則更小。上圖中的公式 ，就是一個(gè)變體的Softmax公式，如果把T拿掉或令T=1，則是個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的Softmax公式， 就是第i個(gè)類別的Logits數(shù)值， 是Logits數(shù)值經(jīng)過Softmax變換后，歸屬于第i個(gè)類別的概率值。 知道了什么是Logits后，我們來說 什么是Logits蒸餾方法 ?假設(shè)我們有一個(gè)Teacher網(wǎng)絡(luò)，一個(gè)Student網(wǎng)絡(luò)，輸入同一個(gè)數(shù)據(jù)給這兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)，Teacher會(huì)得到一個(gè)Logits向量，代表Teacher認(rèn)為輸入數(shù)據(jù)屬于各個(gè)類別的可能性；Student也有一個(gè)Logits向量，代表了Student認(rèn)為輸入數(shù)據(jù)屬于各個(gè)類別的可能性。最簡(jiǎn)單也是最早的知識(shí)蒸餾工作，就是讓Student的Logits去擬合Teacher的Logits，即Student的損失函數(shù)為：
其中， 是Teacher的Logits， 是Student的Logits。在這里，Teacher的Logits就是傳給Student的暗知識(shí)。 Hinton在論文Distilling the Knowledge in a Neural Network中提出了稱為Softmax Temperature的改進(jìn)方法，并第一次正式提出了“知識(shí)蒸餾”的叫法。Softmax Temperature改造了Softmax函數(shù)（公式參考上圖），引入了溫度T，這是一個(gè)超參數(shù)。如果我們把T設(shè)置成1，就是標(biāo)準(zhǔn)的Softmax函數(shù)，也就是極端兩極分化版本。如果將T設(shè)大，則Softmax之后的Logits數(shù)值，各個(gè)類別之間的概率分值差距會(huì)縮小，也即是強(qiáng)化那些非最大類別的存在感；反之，則會(huì)加大類別間概率的兩極分化。Hinton版本的知識(shí)蒸餾 ，讓Student去擬合Teacher經(jīng)過T影響后Softmax得到的，其實(shí)也是讓Student去學(xué)習(xí)Teacher的Logits，無非是加入T后可以動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)Logits的分布。Student的損失函數(shù)由兩項(xiàng)組成，一個(gè)子項(xiàng)是Ground Truth，就是在訓(xùn)練集上的標(biāo)準(zhǔn)交叉熵?fù)p失，讓Student去擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)，另外一個(gè)是蒸餾損失，讓Student去擬合Teacher的Logits：
H是交叉熵?fù)p失函數(shù)， 是Student模型的映射函數(shù)， 是Ground Truth Label， 是Teacher的Logits， 是Student的Logits， 是Softmax Temperature函數(shù)， 用于調(diào)節(jié)蒸餾Loss的影響程度。 一般而言，溫度T要設(shè)置成大于1的數(shù)值，這樣會(huì)減小不同類別歸屬概率的兩極分化程度，因?yàn)長(zhǎng)ogits方法中，Teacher能夠提供給Student的額外信息就包含在Logits數(shù)值里。如果我們?cè)谡麴s損失部分，將T設(shè)置成1，采用常規(guī)的Softmax，也就是說兩極分化嚴(yán)重時(shí)，那么相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，也就是交叉熵?fù)p失，兩者等同，Student從蒸餾損失中就學(xué)不到任何額外的信息。 另外一種大的知識(shí)蒸餾思路是特征蒸餾方法 ，如上圖所示。它不像Logits方法那樣，Student只學(xué)習(xí)Teacher的Logits這種結(jié)果知識(shí)，而是學(xué)習(xí)Teacher網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的中間層特征。最早采用這種模式的工作來自于自于論文：“FITNETS：Hints for Thin Deep Nets”，它強(qiáng)迫Student某些中間層的網(wǎng)絡(luò)響應(yīng)，要去逼近Teacher對(duì)應(yīng)的中間層的網(wǎng)絡(luò)響應(yīng)。這種情況下，Teacher中間特征層的響應(yīng)，就是傳遞給Student的暗知識(shí)。在此之后，出了各種新方法，但是大致思路還是這個(gè)思路，本質(zhì)是Teacher將特征級(jí)知識(shí)遷移給Student。因?yàn)榻榻B各種知識(shí)蒸餾方法不是我們的主題，這里不展開了，我們盡快切入主題。 知識(shí)蒸餾在推薦系統(tǒng)中的三個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景
我們知道，工業(yè)界常見推薦系統(tǒng)一般有三個(gè)級(jí)聯(lián)的過程：召回、粗排以及精排 。召回環(huán)節(jié) 從海量物品庫里快速篩選部分用戶可能感興趣的物品，傳給粗排模塊，粗排環(huán)節(jié) 通常采取使用少量特征的簡(jiǎn)單排序模型，對(duì)召回物料進(jìn)行初步排序，并做截?cái)?，進(jìn)一步將物品集合縮小到合理數(shù)量，向后傳遞給精排模塊，精排環(huán)節(jié) 采用利用較多特征的復(fù)雜模型，對(duì)少量物品進(jìn)行精準(zhǔn)排序。其中，粗排環(huán)節(jié)根據(jù)具體應(yīng)用可選可不選。
那么，在這種串行級(jí)聯(lián)的推薦體系中， 知識(shí)蒸餾可以應(yīng)用在哪個(gè)環(huán)節(jié)呢？ 假設(shè)我們?cè)谡倩丨h(huán)節(jié)采用模型排序（FM／FFM／DNN雙塔等模型），那么知識(shí)蒸餾在上述三個(gè)環(huán)節(jié)都可采用，不同環(huán)節(jié)采用知識(shí)蒸餾的目的可能也不太相同。也就是說，精排、粗排以及模型召回環(huán)節(jié)都可以采用知識(shí)蒸餾技術(shù)來優(yōu)化現(xiàn)有推薦系統(tǒng)的性能和效果，這里的性能指的線上服務(wù)響應(yīng)速度快，效果指的推薦質(zhì)量好。 1. 精排環(huán)節(jié)采用知識(shí)蒸餾
為何在精排環(huán)節(jié)采用知識(shí)蒸餾？ 我們知道，精排環(huán)節(jié)注重精準(zhǔn)排序，所以采用盡量多特征，復(fù)雜模型，以期待獲得優(yōu)質(zhì)的個(gè)性化推薦結(jié)果。但是，這同時(shí)也意味著復(fù)雜模型的在線服務(wù)響應(yīng)變慢。若承載相同流量，需要增加在線服務(wù)并行程度，也就意味著增加機(jī)器資源和成本，比如，DNN 排序模型相對(duì)LR／FM等非深度模型，在線推理速度下降明顯。 此時(shí)，我們面臨兩難選擇 ：要么上簡(jiǎn)單模型，但是付出的代價(jià)是推薦效果不如復(fù)雜模型好；要么上復(fù)雜模型，雖說效果是提高了，但是要付出額外的機(jī)器等資源及成本。有什么技術(shù)方案能夠在兩者之間做個(gè)均衡么？就是說，希望找到一個(gè)模型，這個(gè)模型既有較好的推薦質(zhì)量，又能有快速推理能力。我們可以實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)么？可以的，在精排環(huán)節(jié)上知識(shí)蒸餾模型即可。 上圖展示了如何在精排環(huán)節(jié)應(yīng)用知識(shí)蒸餾 ：我們?cè)陔x線訓(xùn)練的時(shí)候，可以訓(xùn)練一個(gè)復(fù)雜精排模型作為Teacher，一個(gè)結(jié)構(gòu)較簡(jiǎn)單的DNN排序模型作為Student。因?yàn)镾tudent結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，所以模型表達(dá)能力弱，于是，我們可以在Student訓(xùn)練的時(shí)候，除了采用常規(guī)的Ground Truth訓(xùn)練數(shù)據(jù)外，Teacher也輔助Student的訓(xùn)練，將Teacher復(fù)雜模型學(xué)到的一些知識(shí)遷移給Student，增強(qiáng)其模型表達(dá)能力，以此加強(qiáng)其推薦效果。在模型上線服務(wù)的時(shí)候，并不用那個(gè)大Teacher，而是使用小的Student作為線上服務(wù)精排模型，進(jìn)行在線推理。因?yàn)镾tudent結(jié)構(gòu)較為簡(jiǎn)單，所以在線推理速度會(huì)大大快于復(fù)雜模型；而因?yàn)門eacher將一些知識(shí)遷移給Student，所以經(jīng)過知識(shí)蒸餾的Student推薦質(zhì)量也比單純Student自己訓(xùn)練質(zhì)量要高。這就是典型的在精排環(huán)節(jié)采用知識(shí)蒸餾的思路。至于具體蒸餾方法，后文會(huì)介紹。當(dāng)然，你也可以根據(jù)前文介紹的經(jīng)典知識(shí)蒸餾方案，自己試著想想應(yīng)該怎么做。 對(duì)于 精排環(huán)節(jié) 來說，我覺得，知識(shí)蒸餾比較適合以下兩種技術(shù)轉(zhuǎn)換場(chǎng)景： 一種是排序模型正在從非DNN模型初次向DNN模型進(jìn)行模型升級(jí)；在超大規(guī)模數(shù)據(jù)場(chǎng)景下，從非DNN模型切換到DNN模型，切換成本和付出的時(shí)間因素可能比你預(yù)想得要高，尤其是線上服務(wù)環(huán)節(jié)，切換到DNN模型導(dǎo)致大量增加在線服務(wù)機(jī)器成本，這對(duì)于很多公司來說是無法接受的。如果在做模型升級(jí)的時(shí)候采取知識(shí)蒸餾方案，導(dǎo)致的效果是：相對(duì)線上的非DNN模型，即使上一個(gè)蒸餾小模型，效果也可能是有提升的，同時(shí)在線服務(wù)占用資源能降下來（相對(duì)直接上個(gè)復(fù)雜DNN模型），在線服務(wù)速度快，所以可以明顯降低模型升級(jí)的成本，這樣可以相對(duì)容易地切換到DNN版本排序模型上來。 第二種情況是：目前盡管線上已經(jīng)采用了DNN 排序模型，但是模型還非常簡(jiǎn)單，這個(gè)也有利用知識(shí)蒸餾優(yōu)化效果的空間；這種情形下，現(xiàn)有在線模型的服務(wù)速度可能是足夠快的，因?yàn)樵诰€服務(wù)模型還比較簡(jiǎn)單，即使換成Student小模型，在這方面估計(jì)也差不太多。但是，可以期待通過知識(shí)蒸餾提升線上模型的推薦質(zhì)量。我們可以離線訓(xùn)練一個(gè)復(fù)雜但是效果明顯優(yōu)于線上簡(jiǎn)單DNN排序模塊的模型作為Teacher，然后通過知識(shí)蒸餾，訓(xùn)練一個(gè)可以代替目前線上模型的Student小模型。如果這樣，是有可能在響應(yīng)速度不降的前提下，模型效果上有所提升的。所以，感覺這種情況也比較適合采用蒸餾模型。 而對(duì)于其它情形，比如目前線上已有較為復(fù)雜的DNN排序系統(tǒng)的業(yè)務(wù)或者公司，至于是否要上知識(shí)蒸餾，則需要面臨一個(gè)權(quán)衡：采用知識(shí)蒸餾，線上服務(wù)模型從復(fù)雜模型切換成小模型，肯定可以明顯提高線上QPS，減少服務(wù)資源，效率提升會(huì)比較大；但是，有可能推薦質(zhì)量比線上的大模型會(huì)有下掉。所以，業(yè)務(wù)場(chǎng)景是否接受這種指標(biāo)的臨時(shí)下降？這個(gè)問題的答案決定了不同的選擇，在有些業(yè)務(wù)場(chǎng)景下，這是需要好好考慮考慮的。不同業(yè)務(wù)環(huán)境可能會(huì)作出不同的選擇。 2. 模型召回以及粗排采用知識(shí)蒸餾
在模型召回環(huán)節(jié)，或者粗排環(huán)節(jié)，采取知識(shí)蒸餾的方案，是非常自然的一個(gè)想法拓展，而且非常合算。目前，這塊基本看不到完全公開細(xì)節(jié)的技術(shù)資料，所以本文我重點(diǎn)談?wù)勗谶@塊可能采用的技術(shù)，和幾位同學(xué)討論出若干可能的方案會(huì)列在后面，感興趣的同學(xué)可以嘗試一下，在這里是很容易作出收益的，所以特別值得關(guān)注與嘗試，相信這塊用好了，會(huì)對(duì)完成你的KPI有幫助。 因?yàn)檎倩鼗蛘叽峙怒h(huán)節(jié)，作為精排的前置環(huán)節(jié)，有自己承擔(dān)的獨(dú)特職責(zé)，需要在準(zhǔn)確性和速度方面找到一個(gè)平衡點(diǎn)，在保證一定推薦精準(zhǔn)性的前提下，對(duì)物品進(jìn)行粗篩，減小精排環(huán)節(jié)壓力。所以，這兩個(gè)環(huán)節(jié)本身，從其定位來說，并不追求最高的推薦精度，就算模型效果比精排差些，這也完全不成問題，畢竟在這兩個(gè)環(huán)節(jié)，如果準(zhǔn)確性不足可以靠返回物品數(shù)量多來彌補(bǔ)。而模型小，速度快則是模型召回及粗排的重要目標(biāo)之一。這就和知識(shí)蒸餾本身的特點(diǎn)對(duì)上了，所以在這里用是特別合算的。 如果我們?nèi)缟蠄D所示，用復(fù)雜的精排模型作為Teacher，召回或粗排模型作為小的Student，比如FM或者雙塔DNN模型等，Student模型模擬精排環(huán)節(jié)的排序結(jié)果，以此來指導(dǎo)召回或粗排Student模型的優(yōu)化過程。這樣，我們可以獲得滿足如下特性的召回或者粗排模型： 首先，推薦效果好，因?yàn)镾tudent經(jīng)過復(fù)雜精排模型的知識(shí)蒸餾，所以效果雖然弱于，但是可以非常接近于精排模型效果； 其次，Student模型結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，所以速度快，滿足這兩個(gè)環(huán)節(jié)對(duì)于速度的要求； 再次，通過Student模型模擬精排模型的排序結(jié)果，可以使得前置兩個(gè)環(huán)節(jié)的優(yōu)化目標(biāo)和推薦任務(wù)的最終優(yōu)化目標(biāo)保持一致，在推薦系統(tǒng)中，前兩個(gè)環(huán)節(jié)優(yōu)化目標(biāo)保持和精排優(yōu)化目標(biāo)一致，其實(shí)是很重要的，但是這點(diǎn)往往在實(shí)做中容易被忽略，或者因條件所限無法考慮這一因素，比如非模型召回，從機(jī)制上是沒辦法考慮這點(diǎn)的。這里需要注意的一點(diǎn)是：如果召回模型或者粗排模型的優(yōu)化目標(biāo)已經(jīng)是多目標(biāo)的，對(duì)于新增的模型蒸餾來說，可以作為多目標(biāo)任務(wù)中新加入的一個(gè)新目標(biāo) ，當(dāng)然，也可以只保留單獨(dú)的蒸餾模型，完全替換掉之前的多目標(biāo)模型，貌似這兩種思路應(yīng)該都是可以的，需要根據(jù)具體情況進(jìn)行斟酌選擇。 由以上分析，可見，召回或粗排環(huán)節(jié)的知識(shí)蒸餾方案，看上去貌似是為召回和粗排環(huán)節(jié)量身定制的推薦系統(tǒng)優(yōu)化技術(shù)選項(xiàng)，對(duì)于召回或者粗排優(yōu)化來說，應(yīng)該是必試的一個(gè)技術(shù)選項(xiàng)。 下面我們討論下在推薦系統(tǒng)里，在各個(gè)環(huán)節(jié)采用知識(shí)蒸餾的可能的具體方法。精排蒸餾有三篇公開文獻(xiàn)可供參考，而召回或粗排方面的蒸餾技術(shù)，很少見相關(guān)公開資料，所以后面列的多數(shù)是我和幾位同學(xué)討論的方案，除個(gè)別方法有實(shí)踐結(jié)果外，大多方法仍處于設(shè)想階段，目前并未落地，所以不能保證有效性，這點(diǎn)還需要注意。
目前推薦領(lǐng)域里，在精排環(huán)節(jié)采用知識(shí)蒸餾，主要采用Teacher 和Student 聯(lián)合訓(xùn)練（Joint Learning）的方法，而目的是通過復(fù)雜Teacher來輔導(dǎo)小Student模型的訓(xùn)練，將Student推上線，增快模型響應(yīng)速度。 如上圖所示，所謂聯(lián)合訓(xùn)練，指的是在離線訓(xùn)練Student模型的時(shí)候，增加復(fù)雜Teacher模型來輔助Student，兩者同時(shí)進(jìn)行訓(xùn)練，是一種訓(xùn)練過程中的輔導(dǎo)。從網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來說，Teacher和Student模型共享底層特征Embedding層，Teacher網(wǎng)絡(luò)具有層深更深、神經(jīng)元更多的MLP隱層，而Student則由較少層深及神經(jīng)元個(gè)數(shù)的MLP隱層構(gòu)成，兩者的MLP部分參數(shù)各自私有。對(duì)于所有訓(xùn)練數(shù)據(jù)，會(huì)同時(shí)訓(xùn)練Teacher和Student網(wǎng)絡(luò)，對(duì)于Teacher網(wǎng)絡(luò)來說，就是常規(guī)的訓(xùn)練過程，以交叉熵作為Teacher的損失函數(shù)。而對(duì)于Student網(wǎng)絡(luò)來說，損失函數(shù)由兩個(gè)部分構(gòu)成，一個(gè)子項(xiàng)是交叉熵，這是常規(guī)的損失函數(shù)，它促使Student網(wǎng)絡(luò)去擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)；另外一個(gè)子項(xiàng)則迫使Student輸出的Logits去擬合Teacher輸出的Logits，所謂蒸餾，就體現(xiàn)在這個(gè)損失函數(shù)子項(xiàng)，通過這種手段讓Teacher網(wǎng)絡(luò)增強(qiáng)Student網(wǎng)絡(luò)的模型泛化能力。也即：
H是交叉熵?fù)p失函數(shù)， 是Student模型的映射函數(shù)， 是Ground Truth Label， 是Teacher的Logits， 是Student的Logits， 用于調(diào)節(jié)蒸餾Loss的影響程度。 這個(gè)模型是阿里媽媽在論文“Rocket Launching: A Universal and Efficient Framework for Training Well-performing Light Net”中提出的，其要點(diǎn)有三：其一兩個(gè)模型同時(shí)訓(xùn)練；其二，Teacher和Student共享特征Embedding；其三，通過Logits進(jìn)行知識(shí)蒸餾。對(duì)細(xì)節(jié)部分感興趣的同學(xué)可以參考原始文獻(xiàn)。 愛奇藝在排序階段提出了雙DNN排序模型，可以看作是在阿里的rocket launching模型基礎(chǔ)上的進(jìn)一步改進(jìn) 。如上圖所示，Student和Teacher共享特征Embedding參數(shù)層，Student模型在損失函數(shù)中加入了擬合Teacher輸出階段的Logits子項(xiàng)，這兩點(diǎn)和rocket launching是類似的。 主要改進(jìn)有兩點(diǎn)：首先，為了進(jìn)一步增強(qiáng)student的泛化能力，要求student的隱層MLP的激活也要學(xué)習(xí)Teacher對(duì)應(yīng)隱層的響應(yīng)，這點(diǎn)同樣可以通過在student的損失函數(shù)中加子項(xiàng)來實(shí)現(xiàn)。但是這會(huì)帶來一個(gè)問題，就是在MLP隱層復(fù)雜度方面，Student和Teacher是相當(dāng)?shù)?，我們說過，一般知識(shí)蒸餾，老師要比學(xué)生博學(xué)，那么，在這個(gè)結(jié)構(gòu)里，Teacher相比student，模型復(fù)雜在哪里呢？這引出了第二點(diǎn)不同：雙DNN排序模型的Teacher在特征Embedding層和MLP層之間，可以比較靈活加入各種不同方法的特征組合功能，通過這種方式，體現(xiàn)Teacher模型的較強(qiáng)的模型表達(dá)和泛化能力。 愛奇藝給出的數(shù)據(jù)對(duì)比說明了，這種模式學(xué)會(huì)的student模型，線上推理速度是Teacher模型的5倍，模型大小也縮小了2倍。Student模型的推薦效果也比rocket launching更接近Teacher的效果，這說明改進(jìn)的兩點(diǎn)對(duì)于Teacher傳授給Student更強(qiáng)的知識(shí)起到了積極作用。更多信息可參考：雙 DNN 排序模型：在線知識(shí)蒸餾在愛奇藝推薦的實(shí)踐
上面介紹了阿里和愛奇藝在精排方面的兩個(gè)知識(shí)蒸餾應(yīng)用工作，目前知識(shí)蒸餾應(yīng)用在推薦領(lǐng)域的公開資料很少，雖說上面兩個(gè)工作是應(yīng)用在精排，目的是加快線上模型推理速度，但是稍微改進(jìn)一下，也可以應(yīng)用在召回模型以及粗排模型。
假設(shè)我們打算使用上述方案改造召回或者粗排模型，一種直觀的想法是：我們基本可以直接參照rocket launching的方案稍作改動(dòng)即可 。對(duì)于粗排或者召回模型來說，一般大家會(huì)用DNN雙塔模型建模，只需要將粗排或召回模型作為Student，精排模型作為Teacher，兩者聯(lián)合訓(xùn)練，要求Student學(xué)習(xí)Teacher的Logits，同時(shí)采取特征Embedding共享。如此這般，就可以讓召回或粗排模型學(xué)習(xí)精排模型的排序結(jié)果?？焓衷?jīng)在AICon分享過在粗排環(huán)節(jié)采取上面接近rocket launching的蒸餾技術(shù)方案，并取得了效果。 因雙塔結(jié)構(gòu)將用戶側(cè)和物品側(cè)特征分離編碼，所以類似愛奇藝技術(shù)方案的要求Student隱層學(xué)習(xí)Teacher隱層響應(yīng)，是很難做到的。粗排尚有可能，設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單網(wǎng)絡(luò)DNN結(jié)構(gòu)的時(shí)候不采取雙塔結(jié)構(gòu)即可，召回環(huán)節(jié)幾無可能，除非把精排模型也改成雙塔結(jié)構(gòu)，可能才能實(shí)現(xiàn)這點(diǎn)，但這樣可能會(huì)影響精排模型的效果。 但是，問題是：我們有必要這么興師動(dòng)眾，為了訓(xùn)練召回或粗排的蒸餾模型，去聯(lián)合訓(xùn)練精排模型么？ 貌似如果這樣,召回模型對(duì)于排序模型耦合得過于緊密了，也有一定的資源浪費(fèi)。其實(shí)我們未必一定要兩者聯(lián)合訓(xùn)練，也可以采取更節(jié)省成本的兩階段方法。 1. 召回蒸餾的兩階段方法
在專門的知識(shí)蒸餾研究領(lǐng)域里，蒸餾過程大都采取兩階段的模式，就是說第一階段先訓(xùn)練好Teacher模型，第二階段是訓(xùn)練Student的過程，在Student訓(xùn)練過程中會(huì)使用訓(xùn)練好Teacher提供額外的Logits等信息，輔助Student的訓(xùn)練。 私以為，精排環(huán)節(jié)貌似還是聯(lián)合訓(xùn)練比較好，而召回或粗排環(huán)節(jié)采取兩階段模式估計(jì)更有優(yōu)勢(shì)。為什么這么說呢？你可以這么想：如果我們的目的是希望訓(xùn)練一個(gè)小的Student精排模型，貌似沒有太大的必要采取兩階段訓(xùn)練過程，因?yàn)闊o論是聯(lián)合訓(xùn)練也好，還是兩階段訓(xùn)練也好，反正一大一小兩個(gè)模型都需要完整訓(xùn)練一遍，消耗的資源類似。而如果聯(lián)合訓(xùn)練，則還可以應(yīng)用特征embedding共享、隱層響應(yīng)學(xué)習(xí)等更多可選的技術(shù)改進(jìn)方案。所以貌似沒有太大必要改成兩階段的模式。 但是，如果是召回模型或粗排模型作為Student，則情況有所不同。首先，比如隱層響應(yīng)等技術(shù)手段，本來召回或粗排Student模型就無法使用（粗排如果不用雙塔，而是簡(jiǎn)單DNN模型，還是可以的），所以聯(lián)合訓(xùn)練相對(duì)兩階段訓(xùn)練增加的好處不明顯。 至于Student和Teacher特征Embedding共享，如果是在兩階段模式下，則可以改為使用Teacher訓(xùn)練好的特征Embedding初始化Student的特征，這樣貌似損失也不大，所以兩階段模式相對(duì)聯(lián)合訓(xùn)練模式，在效果方面并無明顯劣勢(shì)。另外，因?yàn)槲覀兿Ｍ倩鼗蛘叽峙拍Ｐ蛯W(xué)習(xí)精排模型，而一般而言，我們能夠拿到一個(gè)已經(jīng)訓(xùn)練好的精排模型，比如最近上線的精排模型，既然這樣，我們可以直接用當(dāng)前已訓(xùn)練好的精排模型，讓它把用于召回模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)跑一遍，給每個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)打上Logits信息，然后，就可以按照與聯(lián)合訓(xùn)練完全一樣的方式去訓(xùn)練召回蒸餾模型了，優(yōu)化目標(biāo)是Ground Truth子目標(biāo)和Logits蒸餾子目標(biāo)。 上圖展示了這一過程。這樣做，明顯我們節(jié)省了精排Teacher的聯(lián)合訓(xùn)練迭代成本。不過，這種方法是否有效不確定，感興趣的同學(xué)可以嘗試一下，不過推論起來應(yīng)該是能保證效果的。 上面的方法，還是模仿精排蒸餾方式，無非改成了相對(duì)節(jié)省資源的兩階段模式。這里我們關(guān)心另外一個(gè)問題： 對(duì)于召回蒸餾Student模型來說，是否一定要優(yōu)化那個(gè)Ground Truth子目標(biāo)？ 這可能要分情況看。按理說，蒸餾模型帶上Ground Truth優(yōu)化目標(biāo)肯定效果要好于不帶這個(gè)子目標(biāo)的模型。如果我們的召回模型或者粗排模型是單目標(biāo)的，比如就優(yōu)化點(diǎn)擊，那么明顯還是應(yīng)該帶上Ground Truth優(yōu)化目標(biāo)。但是，事實(shí)上，很可能我們手上的召回模型或粗排模型已經(jīng)是多目標(biāo)的了，那么這種情況下，其實(shí)蒸餾Student模型就沒有太大必要帶Ground Truth優(yōu)化目標(biāo)，因?yàn)槎嗄繕?biāo)已經(jīng)各自做了這個(gè)事情了。這種情況下，獨(dú)立優(yōu)化蒸餾目標(biāo)，然后將其作為多目標(biāo)的一個(gè)新目標(biāo)加入召回或粗排模型比較合適。 所以，我們下面介紹的方案，就拋掉Ground Truth優(yōu)化目標(biāo)，單獨(dú)優(yōu)化蒸餾目標(biāo)。如果根據(jù)蒸餾Student模型是否需要參考Teacher提供的Logits信息來對(duì)方法進(jìn)行分類，又可以進(jìn)一步劃分為參考Logits信息的方案，和不參考Logits信息的方案。按理說，參考Logits信息效果應(yīng)該好些，但是，這樣Student仍然對(duì)Teacher有依賴，而不參考Logits信息的方案比較獨(dú)立，基本不需要精排模型的直接介入，所需信息直接可以在常規(guī)的推薦系統(tǒng)Log里拿到，實(shí)現(xiàn)起來更具簡(jiǎn)單和獨(dú)立性。而且，如果精排模型已經(jīng)是多目標(biāo)的，可能很難獲得那個(gè)Logits數(shù)值，但是我們能夠拿到精排模塊的排序結(jié)果，這意味著Student在優(yōu)化蒸餾目標(biāo)的時(shí)候，就已經(jīng)朝著多目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化了，是一種在召回或粗排進(jìn)行非精細(xì)化多目標(biāo)方向優(yōu)化的一種簡(jiǎn)潔手段，所以有額外的好處。如果出于上述目的，此時(shí)明顯用非Logits方案更從容。綜合而言，從效果考慮，應(yīng)該考慮引入Logits，從獨(dú)立性和簡(jiǎn)潔性角度，可以參考非Logits方案。這可能與現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景相關(guān)。 2. Logits方案
在召回或者精排采用知識(shí)蒸餾，此時(shí)，精排模型其實(shí)身兼二職：主業(yè)是做好線上的精準(zhǔn)排序，副業(yè)是順手可以教導(dǎo)一下召回及粗排模型。所以，其實(shí)我們?yōu)榱俗孴eacher能夠教導(dǎo)Student，在訓(xùn)練Student的時(shí)候，并不需要專門訓(xùn)練一遍Teacher精排模型，因?yàn)樗驮诰€上跑著呢。而且我們拋開了Ground Truth優(yōu)化子目標(biāo)，所以不需要Teacher對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)都過一遍，而只需要多做一件事情：線上精排模型在輸出排序結(jié)果的時(shí)候，對(duì)于當(dāng)前判斷<User,Item,Context>實(shí)例，除了給出是否點(diǎn)擊等判斷外，只要把對(duì)應(yīng)優(yōu)化目標(biāo)的Logits數(shù)值輸出，并計(jì)入Log即可。這樣，召回或粗排模型可以直接使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)中記載的Logits，來作為Student的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，訓(xùn)練蒸餾模型，上圖展示了這一過程。所以，綜合看，這種Logits方案，是更節(jié)省計(jì)算資源的方案。當(dāng)然，上述都是我的個(gè)人推論，實(shí)際效果如何，還需要做對(duì)比實(shí)驗(yàn)才能說明問題。
3. Without-Logits方案
另外一類方法可以進(jìn)一步減少Student對(duì)Teacher的依賴，或適用于無法得到合理Logits信息的場(chǎng)合，即Student完全不參考Logits信息，但是精排作為Teacher，怎么教導(dǎo)Student呢？別忘了，精排模型的輸出結(jié)果是有序的，這里面也蘊(yùn)含了Teacher的潛在知識(shí)，我們可以利用這個(gè)數(shù)據(jù)。也就是說，我們可以讓Student模型完全擬合精排模型的排序結(jié)果，以此學(xué)習(xí)精排的排序偏好。我們知道，對(duì)于每次用戶請(qǐng)求，推薦系統(tǒng)經(jīng)過幾個(gè)環(huán)節(jié)，通過精排輸出Top K的Item作為推薦結(jié)果，這個(gè)推薦結(jié)果是有序的，排在越靠前的結(jié)果，應(yīng)該是精排系統(tǒng)認(rèn)為用戶越會(huì)點(diǎn)擊的物品。 那么，我們其實(shí)可以不用Logits，粗排或者召回環(huán)節(jié)的Student的學(xué)習(xí)目標(biāo)是：像精排模型一樣排序。這時(shí)，精排模型仍然是Teacher，只是傳給召回或粗排模型的知識(shí)不再是Logits，而是一個(gè)有序的列表排序結(jié)果，我們希望Student從這個(gè)排序結(jié)果里面獲取額外的知識(shí)。如果這樣的話，對(duì)于目前的線上推薦系統(tǒng)，不需要做任何額外的工作，因?yàn)榕判蚪Y(jié)果是會(huì)記在Log里的（也可以用推薦系統(tǒng)在精排之后，經(jīng)過Re-ranker重排后的排序結(jié)果，這樣甚至可以學(xué)習(xí)到一些去重打散等業(yè)務(wù)規(guī)則），只要拿到Log里的信息，我們就可以訓(xùn)練召回或粗排的Student蒸餾模型。 也就是說，對(duì)于召回或者粗排模型來說，它看到了若干精排的排序結(jié)果列表，精排模型的知識(shí)就蘊(yùn)含在里面，而這可以作為Student模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來訓(xùn)練蒸餾模型。很明顯，這是一個(gè)典型的Learning to Rank問題。我們知道，對(duì)于LTR問題，常見的優(yōu)化目標(biāo)包括三種：Point Wise、Pair Wise和List Wise。于是，我們可以按照這三種模式來設(shè)計(jì)召回模型或粗排模型的蒸餾學(xué)習(xí)任務(wù)。其中，下面文中提到的Point Wise方式我們已親試有效，至于Pair Wise和List Wise蒸餾，仍需實(shí)驗(yàn)才能證明是否有效。
在Point Wise優(yōu)化目標(biāo)下理解召回模型蒸餾，就是說，我們把精排模型的有序輸出結(jié)果作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，把學(xué)習(xí)目標(biāo)看作一個(gè)二分類問題，通過這種方式試圖學(xué)習(xí)精排模型的排序偏好。 這種情況下，分類模型的正負(fù)例如何設(shè)定呢？ 我們不能把精排模型輸出結(jié)果列表里用戶行為過的Item作為正例，因?yàn)檫@樣你等于在學(xué)比如點(diǎn)擊或者互動(dòng)等用戶行為模型，而不是在學(xué)精排模型的排序偏好。一般而言，可以這么做：假設(shè)精排每次返回N個(gè)結(jié)果，我們?nèi)×斜砬癟op K的排序靠前的結(jié)果，將其指定為正例，位置K之后的例子，作為負(fù)例。意思是通過排名最高的一部分?jǐn)?shù)據(jù)，來學(xué)習(xí)精排模型的排序偏好。這樣，我們就可以拿這些非標(biāo)注的排序結(jié)果來訓(xùn)練召回模型。當(dāng)然，這里的K是個(gè)超參，怎么定更合理，可能需要實(shí)驗(yàn)來確定。上圖展示了這一做法。 通過這種方式，我們就可以讓召回模型從精排模型的排序列表中學(xué)到排序偏好知識(shí)，達(dá)成知識(shí)蒸餾的目標(biāo)。這種做法，有個(gè)可以改進(jìn)的點(diǎn)：上述切分正負(fù)例的方法，并未強(qiáng)調(diào)物品排序位置。比如假設(shè)K值取5，就是排名前5的物品作為正例，之后的作為負(fù)例。正例中排名Rank 1的物品，和排名Rank 4的物品，都各自作為一條正例，沒有差別。但是，我們知道，Rank 1應(yīng)該排名比Rank 4更高，但模型訓(xùn)練過程并沒有利用這個(gè)信息。我們可以通過對(duì)正例引入Loss Weight的簡(jiǎn)單處理方法來引入這一信息，比如引入一個(gè)跟位置相關(guān)的Weight函數(shù)：
其中，Rank Position是Item的排名名次，將其作為變量引入函數(shù)，以此映射函數(shù)的數(shù)值作為正例的Loss Weight，負(fù)例Loss Weight權(quán)重與常規(guī)訓(xùn)練一樣，可認(rèn)為缺省Loss Weight權(quán)重為1。在具體設(shè)計(jì)這個(gè)函數(shù)的時(shí)候，指導(dǎo)思想是：希望這個(gè)函數(shù)能做到，排名越靠前的正例，對(duì)應(yīng)的Loss Weight越大。將這個(gè)Loss Weight引入損失函數(shù)中，就可以讓模型更關(guān)注排名靠前的物品。比如，我們可以這么定義函數(shù)：
這里，Position是排名位置，比如Rank Position=1，則Position=1；Rank Position=4，則Position=4;通過這種定義，就能使得排名靠前的正例，對(duì)應(yīng)的Loss Weight越大，而a可以作為調(diào)節(jié)權(quán)重，來放大或者縮小排名位置的影響。當(dāng)然，這里還可以引入其它各種花樣的Loss Weight定義方法。 熱門微博嘗試了上述思路FM版本的蒸餾召回模型（多目標(biāo)召回模型基礎(chǔ)上增加蒸餾召回目標(biāo)），線上AB測(cè)試效果，在時(shí)長(zhǎng)、點(diǎn)擊、互動(dòng)等多個(gè)指標(biāo)都有2+%到6+%之間的不同程度的提升作用，目前正在嘗試更多變體模型。
如果我們用Pair Wise Loss的方式來看待召回模型優(yōu)化問題，可以這么思考：精排的排序結(jié)果是有序列表，在列表內(nèi)隨機(jī)任意抽取兩個(gè)Item，都能維持序關(guān)系。那么很明顯，我們可以構(gòu)造成對(duì)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，以Item為正例，以排在Item后面任意某個(gè)Item作為負(fù)例，以此方式構(gòu)造訓(xùn)練數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型。在推薦領(lǐng)域，最常用的Pair Wise Loss是BPR損失函數(shù)，于是我們可以如法炮制，如上圖所示，假設(shè)對(duì)于排在第三位的Item作為正例，可以抽取排名在其之后的Item，構(gòu)造足夠多的成對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，以此目標(biāo)來優(yōu)化召回模型，使得模型可以學(xué)會(huì)Item間的序列關(guān)系。
對(duì)<Pos,Neg>成對(duì)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，BPR損失函數(shù)希望某個(gè)預(yù)測(cè)系統(tǒng)能夠?qū)φ牡梅忠哂谪?fù)例的得分，具體計(jì)算方法如上圖所示，因?yàn)槭莻€(gè)基礎(chǔ)概念，此處不展開介紹。 論文Ranking Distillation: Learning Compact Ranking Models With High Performance for Recommender System 提出了使用Point Wise和Pair Wise Loss來使用Teacher的輸出結(jié)果訓(xùn)練Student的方法，文中說貌似上面這種BPR的Loss會(huì)導(dǎo)致Student訓(xùn)練不穩(wěn)定有時(shí)不收斂，所以這種模式還需要進(jìn)一步探索成功路徑。Ranking Distillation里采用的Point Wise Loss方式是比較成功的，不過和上文介紹的Point Wise有個(gè)區(qū)別 :對(duì)于Teacher輸出的結(jié)果，選擇Top K的Item作為正例，沒有選取負(fù)例；另外Student引入了Ground Truth作為L(zhǎng)oss子項(xiàng)。文中還提出了幾種比較有意思的Position Loss Weight方法。對(duì)具體細(xì)節(jié)感興趣的同學(xué)可以參考。 Point Wise Loss將學(xué)習(xí)問題簡(jiǎn)化為單Item打分問題，Pair Wise Loss對(duì)能夠保持序關(guān)系的訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)建模，而List Wise Loss則對(duì)整個(gè)排序列表順序關(guān)系建模。List Wise Loss經(jīng)常被用在排序問題中，但是有個(gè)現(xiàn)實(shí)困難是訓(xùn)練數(shù)據(jù)不好做，因?yàn)榕判蛄斜砝锩總€(gè)Item的價(jià)值需要人工標(biāo)注。
我們來考慮下召回蒸餾模型的List Wise Loss優(yōu)化目標(biāo)怎么做的問題。既然我們能拿到大量精排給出的有序列表，貌似我們是不缺訓(xùn)練數(shù)據(jù)的，但是這里隱藏著個(gè)潛在的問題，問題等會(huì)我們?cè)僬f。我們先說個(gè)應(yīng)用案例，Instagram的推薦系統(tǒng)在初排階段采用知識(shí)蒸餾的方法，使用精排作為Teacher來指導(dǎo)Student的優(yōu)化，Student的優(yōu)化目標(biāo)用的是NDCG，這是一種非常常用的List Wise Loss函數(shù)，對(duì)Instagram推薦系統(tǒng)感興趣的同學(xué)可以參考文章：Instagram 推薦系統(tǒng)：每秒預(yù)測(cè) 9000 萬個(gè)模型是怎么做到的？ 不過遺憾的是，上述文章并未說明是具體怎么做的，只能靠我們自己來摸索一下。其實(shí)細(xì)想一下，在這里用NDCG來學(xué)習(xí)精排輸出的有序列表，這面臨待解決的問題：用NDCG是有前提條件的，有序列表中的每個(gè)Item，都需要帶有一個(gè)價(jià)值分。比如對(duì)于搜索排序來說，最相關(guān)Item是5分，次相關(guān)Item是4分，類似這種分?jǐn)?shù)，這一般是人工標(biāo)注上的，而List Wise Loss就希望排序系統(tǒng)能夠?qū)⒘斜碚w獲得的價(jià)值分最大化。上面我們提到存在的問題就是：精排系統(tǒng)只給出了Item之間的排序關(guān)系，每個(gè)Item并沒有提供對(duì)應(yīng)的價(jià)值分。 那么，如果想用NDCG或者類似的其它List Wise 損失函數(shù)，怎樣才能得到列表內(nèi)每個(gè)Item的價(jià)值分呢？人工打標(biāo)注顯然是不現(xiàn)實(shí)的。這里，感覺可以利用一下精排系統(tǒng)輸出的Logits信息，假設(shè)我們可以設(shè)計(jì)一個(gè)函數(shù)：
這個(gè)函數(shù)以Logits分?jǐn)?shù)為輸入變量，將其映射到比如1分到5分幾檔上，Logits得分越大，則對(duì)應(yīng)檔次分越高。如果我們能做到這點(diǎn)，就可以使用List Wise損失函數(shù)來訓(xùn)練召回或粗排模型了。這個(gè)函數(shù)定義有各種可能的方法，這里不展開，各位有興趣的同學(xué)可以試試。 如果我們想更簡(jiǎn)單點(diǎn)，不用Logits分?jǐn)?shù)，那么有更加簡(jiǎn)單粗暴的方法，比如強(qiáng)行將有序列表排在Top 5的Item設(shè)置成5分，排在6到10位置的Item賦予4分…..類似這種。這等價(jià)于這么定義F函數(shù)的：
這個(gè)公式充分展示了工業(yè)界的簡(jiǎn)單暴力算法美學(xué)，我相信類似的公式充斥于各大公司的代碼倉庫角落里。 聯(lián)合訓(xùn)練召回、粗排及精排模型的設(shè)想 如果我們打算把知識(shí)蒸餾這個(gè)事情在推薦領(lǐng)域做得更徹底一點(diǎn)，比如在模型召回、粗排以及精排三個(gè)環(huán)節(jié)都用上，那么其實(shí)可以設(shè)想一種“一帶三”的模型聯(lián)合訓(xùn)練方法。
如上圖所示，我們可以設(shè)計(jì)一個(gè)很復(fù)雜但是效果很好的排序模型作為Teacher，然后和召回、粗排、精排三個(gè)Student聯(lián)合訓(xùn)練，精排Student可以使用Logits以及隱層特征響應(yīng)等各種手段優(yōu)化，追求效果好前提下的盡可能速度快，召回和粗排Student則追求在模型小的前提下追求效果盡可能好。因?yàn)榕判騎eacher比較復(fù)雜，所以能夠提供盡可能好的模型效果，通過它來帶動(dòng)三個(gè)環(huán)節(jié)蒸餾模型的效果，而模型速度快則是蒸餾方法的題中應(yīng)有之意。 這樣做有不少好處，比如可以一次訓(xùn)練，多環(huán)節(jié)收益；再比如可以最大程度上保持推薦系統(tǒng)各個(gè)環(huán)節(jié)的目標(biāo)一致性等；做起來又不太難，所以看上去是個(gè)可行的方案。 最后，歸納下全文，推薦系統(tǒng)在各個(gè)環(huán)節(jié)采取知識(shí)蒸餾方法，是可能達(dá)到提升推薦質(zhì)量的同時(shí)，提高推薦系統(tǒng)速度的，一舉兩得，比較容易產(chǎn)生效益，所以是值得深入探索及應(yīng)用的。 致謝：上面列的很多想法是在和幾位同學(xué)的討論中形成或完善的，感謝微博機(jī)器學(xué)習(xí)佘青云、王志強(qiáng)等同學(xué)提出的思路和建議。
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程 序 員 大 白 是 一 群 哈 工 大 ， 東 北 大 學(xué) ， 西 湖 大 學(xué) 和 上 海 交 通 大 學(xué) 的 碩 士 博 士 運(yùn) 營(yíng) 維 護(hù) 的 號(hào) ， 大 家 樂 于 分 享 高 質(zhì) 量 文 章 ， 喜 歡 總 結(jié) 知 識(shí) ， 歡 迎 關(guān) 注 [ 程 序 員 大 白 ] ， 大 家 一 起 學(xué) 習(xí) 進(jìn) 步 ！
，某個(gè)類別的 
，就是一個(gè)變體的Softmax公式，如果把T拿掉或令T=1，則是個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的Softmax公式， 
是Teacher的Logits， 
是Student的Logits。在這里，Teacher的Logits就是傳給Student的暗知識(shí)。
是Student模型的映射函數(shù)， 
是Ground Truth Label， 
是Softmax Temperature函數(shù)， 
用于調(diào)節(jié)蒸餾Loss的影響程度。
