百度成功研发出新的广告推荐系统，该系统采用大模型技术加持，显著提升了广告的转化率，新系统不仅能够更精准地分析用户需求，还能优化广告投放策略，从而提高广告的有效触达率，经过测试，该系统的转化率提升了3.6%，为广告主带来了更高的投资回报率，这一创新技术的运用，标志着百度在广告推荐领域迈出了重要的一步。
电脑知识网4月3日消息，近日，百度团队在arXiv上发表论文，介绍了一种名为COBRA的新算法框架，被应用于提升生成式模型在广告推荐系统中的使用效果。
根据论文介绍，工程师将COBRA框架应用于真实环境中的A/B测试，结果显示转化率提升了3.6%，平均每用户收入（ARPU）增加了4.15%。
目前，该框架已经应用于百度的广告推荐业务中。
COBRA框架融合了生成式和密集检索的技术，通过稀疏ID和稠密向量的结合，提供更全面的目标对象特征。
稀疏ID负责提供稳定的类别基础信息，而稠密向量则确保模型能够捕获高级语义和细粒度细节，这种端到端的训练方法可以更好地捕获用户意图和协同信息。
在技术实现上，百度团队采用了“残差量化变分自编码器（RQ-VAE）”技术，综合了残差学习、量化技术和变分自编码器三种方法。
这一技术可以减少信息损失、提高模型的泛化能力，并通过优化模型参数，改善重构效果。
实测效果表明，COBRA框架在利用公开数据集（如Amazon Product Reviews）和工业数据集（如百度工业数据集）进行离线和在线评估后，均优于目前业内最先进的方法。
