字节用大模型做推荐。。

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原创最新推荐文章于 2026-05-18 06:14:50 发布 2.2k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

前几个月 Meta HSTU 点燃各大厂商对 LLM4Rec 的热情，一时间，探索推荐领域的 Scaling Law、实现推荐的 ChatGPT 时刻、取代传统推荐模型等一系列话题让人兴奋，然而理想有多丰满，现实就有多骨感，尚未有业界公开真正复刻 HSTU 的辉煌。这里面有很多原因，可能是有太多坑要踩，也有可能是 Meta HSTU 的基线较弱，导致国内已经卷成麻花的推荐领域难以应用 HSTU 产生突破性效果。

然而做起来困难并不代表不去做，总要有真的勇士率先攻克难关迈出一步。字节前几天（2024.9.19 发布 arxiv）公开的工作 ⌜HLLM⌟（分层大语言模型）便是沿着这一方向的进一步探索，论文内也提及了 follow HSTU：

论文题目：

HLLM: Enhancing Sequential Recommendations via Hierarchical Large Language Models for Item and User Modeling

论文链接：

https://arxiv.org/abs/2409.12740

代码链接：

https://github.com/bytedance/HLLM

这里我针对全文进行一个详细解析，也会有一些疑问，欢迎评论区探讨以及点赞收藏。

背景

传统推荐问题：推荐重要的是建模 user、item feature，主流方法是 ID-based，将 user、item 转为 ID 并创建对应的 embedding table，然而一般都是 embedding 参数很大而模型参数较小，这会导致以下问题：

严重依赖 ID feature 在冷启动时表现不好
模型较小难以建模复杂且多样的用户兴趣

过往 LLM 探索方向：大致分为三种：

利用 LLM 提供一些信息给推荐系统
将推荐系统转变为对话驱动的形式
修改 LLM 不再只是文本输入/输出，比如直接输入 ID feature 给 LLM

LLM4Rec 挑战：其中一个 issue 是在相同时间 span 情况下，相比 ID-based 方法 LLM 的输入更长，复杂度更高；另一个是相对于传统方法 LLM-based 方法提升并不显著。

三个关键问题：LLM 应用到推荐有三个问题需要评估：

LLM 预训练权重的真正价值：模型权重蕴含着世界知识，但是如何激活这些知识，只能使用文本输入吗？这也为之后使用 feature 输入埋下伏笔；
对推荐任务进行微调是有有必要性？直接使用 pretrain 还是说要进一步微调？
LLM 是否可以应用在推荐系统中并呈现 scaling law？

由此提出了 Hierarchical Large Language Model（HLLM）架构，训练 Item LLM（用来提取 item feature）和 User LLM （item feature 作为输入，用于预测下一个 item），实验表明在公开数据集上显著超越 ID-based 方法，并呈现了 Scaling Law 特性。在抖音落地，A/B 实验显示在重要指标上增长 0.705%。

方法

2.1 HLLM

分为 Item LLM 和 User LLM，两者参数并不共享，都是可训练的并通过 next item predict 来进行优化。

可以直接基于已经预训练好的（例如 llama、baichuan）来训练。

Item LLM 使用 item 的描述作为输入，包括 Title、Tag、Description，最后再加上一个特殊 token：[ITEM]，特殊 token 对应输出的代表该 item 的 embedding；

User LLM 输入是用户历史交互序列，输入序列中每个 item 就来自于 Item LLM 的输出。由于输入并非文本 token，所以会去除预训练模型的 word embedding；

2.2 优化目标

推荐系统大致分为两类：生成式推荐与判别式推荐，而 HLLM 同时应用了这两种。

首先针对 Item LLM 的训练虽然论文没提及，但应该就是简单的 next token prediction 的训练，针对输入的每个位置预测下一个 token，损失为交叉熵损失。

其次针对 User LLM 的训练还能用 next token prediction 吗？当然不能！因为去除了 word embedding，词表都没了，还怎么预测 next token。那该怎么做呢？

生成式推荐：

实际会 User LLM 使用 InfoNCE 来作为生成损失，对于某个物品模型输出的是正样本，随机抽取的其他物品为负样本，不得不说将对比学习的 InfoNCE 作为预测 next token 的损失设计的很巧妙。

定义的生成式损失函数如下所示：

这里，公式中的各个符号代表以下含义：

是一个相似度函数，带有可学习参数；
表示第个用户的历史交互中由物品 LLM 生成的第个物品嵌入；
表示由用户 LLM 为第个用户预测的第个物品嵌入；
是负采样的数量，表示第个负样本的嵌入；
表示批次中的用户总数，表示用户历史交互的长度；

判别式推荐：

业界主要还是应用判别式推荐模型，HLLM 同样也可。

首先给出问题定义，给定用户的行为序列和一个目标 item ，模型要预测用户对该 item 感不感兴趣（例如点击、点赞、购买）等。

如上图所示，分为 Early Fusion 和 Late Fusion（实际论文指出真正上线使用的是 Late Fusion）

Early Fusion：将 item 输入给 Item LLM 后得到的 embedding 直接拼到序列后输入给 User LLM，将对应位置的输出做分类。效果好但效率低。

Late Fusion：类似于 Item LLM，使用 User LLM 提取得到用户的 embedding，即 [USER] 拼到序列后输入给 User LLM，将对应位置的输出与拼到一起做分类。效果差些但效率高。

这两者有点类似单塔和双塔，一个是可以早期进行交叉充分学习但由于候选项过多效率低下，另一个是后期再交叉效率更高。实际在落地使用的是 Late Fusion。

预测是个二分类问题，训练损失函数如下：

其中，y 表示训练样本的标签，x 表示预测的 logit。

经验上，next item prediction 也可以作为判别模型中的辅助损失，用于进一步提升性能。因此，最终的损失函数可以表示为：

其中用来控制辅助损失的权重。

实验

3.1 公开数据集

数据集使用 PixelRec、Amazon Book，baseline 选用 SASRec 和 HSTU；

离线实验使用生成式推荐（为了与其他方法公平对比），在线 A/B 实验使用判别式推荐（为了与线上系统兼容）；

自身模型设置 HLLM-1B、HLLM-7B 两种，HLLM-1B 采用 TinyLlama-1.1B，HLLM-7B 采用 Baichuan2-7B；

HLLM 仅在 PixelRec，Book 训练 5 个 eopch，对比之下其他方法训练 50-200 epoch 不等，其他细节设置详见论文。

简单来说 HLLM 效果比 SASRec 和 HSTU 都要好。

这里有个疑问，目前 HSTU 公开的代码和设置都是忽略了动作这一输入，如若这里实验仅使用 item 并不能真正体现 HSTU 的能力，标星的都是作者自己复现的。

在线 A/B 实验：

【设置】采用 HLLM-1B，应用判别式推荐 + Late Fusion，

【训练】采用三阶段方法训练：

阶段1：端到端训练 HLLM，包括 Item LLM 和 User LLM，用户行为长度截断为 150 来加速；

阶段2：使用阶段 1 训好的 Item LLM 所有的 item emb 存起来，然后继续只训练 User LLM，输入的 item emb 来自于库内。由于只训练 User LLM，用户行为扩大为 1000；

阶段3：经历前两个阶段大量数据训练后，HLLM 权重不再改变，提取 user feature 和 item feature 喂给线上模型训练。

【推理】在 Serving 阶段，如图所示，item emb 会在其创建时提取，user emb 会进行天级别更新仅仅当用户在前一天发生过交互。基于该方法，线上推理系统推理时间基本不发生变化。

最后做 A/B 实验，重要指标提升 0.705%。

问题

4.1 微调相比直接使用预训练对于推荐目标是否有收益？

结论1：对于 Item LLM 和 User LLM，基于预训练微调更好；

结论2：预训练使用的 token 越多，效果越好；此外如果预训练后再进行 SFT（在对话场景下），效果会下降，原因可能是因为 SFT 仅仅训练 follow 指令的能力，而对推荐本身无益。

结论3：Item LLM 和 User LLM 都训练会更好。

4.2 HLLM 是否有 Scaling 特性？

针对 Item 和 User LLM 都做了Scaling 实验：

结论：对于模型大小具有 scaling 特性；

（模型设置都不是一种结构，LLaMA变成了BERT，这也行？）

4.3 对比 SoTA 方法（HSTU）优势是什么？

论文主要先说了 HLLM 比 HSTU 在相同设置下效果更好，又强调了当增加负样本数量和 batchsize 时，基于 ID 的模型（HSTU）提升相对有限，HSTU-Large R@200 指标 +0.76，而相同设置的 HLLM-1B +2.44。

4.4 训练和 Serving 效率如何？

结论1：相对于 HSTU，HLLM 达到相同性能只需 1/6 至 1/4 的数据，需求更少。其次在实际推理时可以先 cache 所有 item emb；所以 HLLM 可以先训练 item LLM，然后cache item emb，然后再训练 User LLM，上图便展示了在 Pixel8M 的效果。

结论2：itemcache 比原来的性能略微降低，但仍然比 HSTU 好。

值得注意的是，实验所用预训练数据量不到 Pixel8M 的一半，且部分物品未出现在预训练数据中，仍然取得了不错的性能。在工业场景下，用户行为的数据量远大于 item 数量，因此相比 ID-based 模型 cost 一致。工业上实验同时表明，随着预训练数据量的增加，item cache 与全量微调之间的 gap 大大缩小。

消融

5.1 Item LLM

结论：Item LLM 采用 Tag + Title + Description + length=256 效果最好。

结论：采用 [ITEM] token 提取 emb 比 mean pooling 方法好。

5.2 UserLLM

结论：输入用户序列长度采用 length=50 相比其他短的会更好。

结论：UserLLM 生成的 LLM emb 比 Item ID emb 更好，LLM emb 加上 ID emb 效果变差，加上 Timestamp emb 效果最好。

5.3 工业场景

结论：工业场景下 Item LLM 和 User LLM 采用 7B 更好，User LLM 输入长度采用 1k 最好。

小结

字节推出的 HLLM 利用大语言模型提取物品特征并建模用户兴趣，有效地将预训练知识集成到推荐系统中，并证明了基于推荐目标的微调至关重要。HLLM 在更大的模型参数下展现了出色的可扩展性。实验表明，HLLM 优于传统的基于 ID 的模型，在学术数据集上取得了很好的结果。在线 A/B 测试进一步验证了 HLLM 的实际效率和适用性。