精排scaling law- 关于Token

1. Scaling Law 缩放定律

特指 AI / 大模型 / 推荐里总结出来的客观规律 ：模型效果（Loss / 精度 / 业务收益）和 参数量、训练数据量、计算量之间，满足幂律缩放关系。

核心是：参数量越大、数据越多 → 效果稳定变好，且有可预测的公式规律不是瞎堆，是有理论可预测、有固定曲线。

关键词：定律、规律、公式、趋势、可预测

2. Scaling Up 规模扩容 / 做大模型

是动词行为 ：主动把模型参数量加大、层数加深、输入序列拉长、训练数据变多、算力拉满，就是单纯「把规模往上堆」的工程动作。

关键词：做大、扩容、堆规模、升级配置、工程落地

3. Tokenize → Token ID → Embedding 概念讲解

1. Tokenize = 把句子切成小碎片（词/子词/token）

2. 给每个碎片/token一个唯一编号 = Token ID

3. Embedding = 把数字编号变成向量（有身份、有语义）
   Token 是文本碎片

Token ID 是身份编号

Embedding 是编号对应的向量

Tokenize 是"切词"，Embedding 是"查表变向量"。
输入大模型输入前必须经过三步：

1. Tokenize（分词）：将原始文本切成模型能处理的子词/词碎片。

2. 转 Token ID：将每个 token 映射为唯一数字编号。

3. Embedding：将编号通过查表转换为稠密向量，才能输入大模型。

文本 → Tokenize → Token ID → Embedding → 进入大模型

举例：I am making a cake.

第一步：Tokenize（切词）

输入：`I am making a cake`

切完变成：`['I', 'am', 'mak', 'ing', 'a', 'cake']` → 这一步只是切文本，没有任何向量！

第二步：转成 Token ID（编号）

模型不认识文字，只认识数字。

给每个 token 一个固定编号：

I → 101

am → 234

mak → 567

ing → 890

a → 102

cake → 765

得到：`[101, 234, 567, 890, 102, 765]` → 这一步还是数字，不是向量！

第三步：Embedding 查表（变成向量）

模型有一个大表：

编号 → 向量

101 → [0.1, 0.3, 0.2, ...]

234 → [0.5, 0.2, 0.7, ...]

最终得到一组向量，才能输入 Transformer。

4. Embedding(sparse) + Interaction(dense) 概念讲解：

4.1. Embedding (sparse)

✅ 就是：对稀疏离散特征做 Embedding

完全就是你想的：

用户ID、商品ID、类别、城市、性别......高维稀疏 onehot 离散特征

把每个离散特征映射成低维稠密向量。

括号里的 sparse 意思是：

输入是稀疏离散特征，不是Embedding本身稀疏

Embedding向量本身是稠密的！

一句话：> Embedding(sparse) = 稀疏离散特征 → Embedding稠密向量

4.2. Interaction (dense)

✅ 正确定义：
Interaction 是对上面 Embedding 出来的稠密向量做特征交叉/交互

括号里的 dense 意思是：交互计算作用在稠密Embedding向量上，

不是输入是稠密连续特征！

不管你原始是稀疏离散还是稠密数值特征：

最终全部变成稠密向量 → 再进 Interaction 层做交叉。

一句话：> Interaction(dense) = 稠密Embedding向量之间做特征交叉交互

极简总结

1. Embedding(sparse)：处理原始稀疏离散特征，转成稠密Embedding向量

2. Interaction(dense)：在稠密Embedding向量空间里做特征交叉交互

3. 和原始稠密连续特征无关！

5.Tokenize / Tokenization 两者等价吗？

完全等价！一模一样！

Tokenization：名词，分词/Token化过程

Tokenize：动词，把文本切成Token

工业界、论文、博客里随便混用，意思都是：

> 把一句话文本 → 切成一个个Token（单词/子词）

传统推荐模型（DeepFM/AFM等）

输入：稀疏离散ID特征

↓

Embedding(sparse)：稀疏离散 → 稠密Embedding向量

↓

Interaction(dense)：稠密Embedding之间做特征交叉注意力交互

↓

输出预测

Transformer模型（推荐/广告现在新范式）

输入：文本稀疏Token序列

↓

Tokenize/Tokenization：文本→Token

↓

Token Embedding：稀疏Token→稠密Embedding

↓

Self-Attention Interaction：稠密向量自注意力交互

6.传统深度推荐模型一般由两部分组成：Embedding (sparse) + Interaction (dense)，其中 embedding 层通常占据绝大多数参数，这句话重新梳理下

术语定义：

1. Embedding 部分

= 所有ID类离散特征的查表Embedding

用户ID、商品ID、店铺ID、品类ID、设备ID......海量稀疏ID查表向量
→ 这部分参数量极其巨大，几十亿～上千亿参数

2. Dense 部分（Interaction + 上层网络）

= 注意力、Transformer交叉、MLP全连接网络、特征交互层

也就是你学的：Attention、AFM、DeepFM交叉、DNN、Transformer交互

→ 这部分才叫业界说的 Dense层

7. embedding 的维度 跟 特征个数，或者 离散特征的维度有什么关系吗 我记得上家公司广告业务ctr/cvr预估项目中，使用的特征只有有几十个，模型超参embedd=32；目前我家，特征个数800+，基本都dense类特征，emb=4，且模型拟合效果也不错。请说明一下这种现象

一次性讲透：Embedding维度、特征个数、离散特征数量三者关系

先给核心结论：

一.三个概念拆解

1.离散特征个数

你有多少特征域，比如年龄、性别、城市、设备、类目、历史行为 Item....., 目前有800+特征域。

2.单特征Vocab大小

每个离散特征里有多少枚举值，比如用户ID几千万、类目几百个、城市几百个。

3.Embedding维度（emb_dim）

每个离散特征查表后，输出一个向量的长度，之前emb=32，现在emb=4。

二、关键结论：emb_dim 和 特征域个数几乎没有强制绑定关系

1. emb_dim不取决于【你有多少特征域（800个）】,不是特征越多，emb_dim必须越大。

2)emb_dim大小看三件事：

• 单个特征本身的语义复杂度
  • 简单特征：性别、是否会员、二元标记-->emb=4/8完全够用
  • 复杂特征：用户ID、物品ID、长序列Item-->需要16/32/64
• 模型整体参数量预算
  • 参数量公式：参数量=
  • 特征多、Vocab大，为了控制参数量，只能把emb_dim压小到4、8。
• 任务难度&数据信息量
  • 业务数据密度高、行为信号足、低维emb也能学到足够区分度；
  • 冷启动、稀疏数据多，才需要加高emb_dim。

三、特征少，emb=32；特征多800+个离散，emb=4拟合的也不错，具体分析下这种现象

原因1：特征变量变多，大多是低语义简单特征

800+特征大量是二元标识、小枚举统计、标签类特征、业务标记位，这类特征本身不需要高维向量表达，4维向量足以把它的语义差异分开，没必要32维。

**原因2：特征数量多了，特征之间互补冗余。**以前特征少，只能靠单个高维emb硬抗表达能力；现在800+个特征互相补充、交叉叠加，单个特征不用学太复杂，4维就够。

原因3：为了控制参数量，被迫将emb_dim

如果800+离散特征还用emb=32,：

emb=32：总参数量暴涨800*32=25600基础占用

emb=4：只有800*4=3200

emb太大，参数量爆炸、推理变慢、线上QPS扛不住，必须压到小维度。

原因4：现代模型靠特征交叉/Transformer/Mixer补表达

不是靠单个Embedding高维硬堆；

单个特征emb很低维，后面靠网络高阶交叉自动组合出复杂语义，所以emb=4照样拟合很好。

疑问1：推荐模型里「Embedding占绝大多数参数，Dense层很少」是什么意思？

我给你说真实结构（DeepFM/AFM/传统CTR模型）：

1. Embedding层：海量ID查表（用户亿级、商品亿级）

每个ID一个向量 → 参数爆炸，占95%以上参数

2. Dense交互层（Interaction+DNN）：
   就是特征交叉、注意力、上层全连接网络

结构简单、层数少、维度低 → 参数非常非常少

举例真实比例：

Embedding：10亿参数

Attention+DNN稠密交互网络：几百万～几千万参数

所以业界说：> 推荐模型：Embedding巨多，Dense交互很少

疑问2：LLM恰恰相反：Dense层占绝大多数，Embedding很少，是什么意思？

LLM结构：

1. Token Embedding：词表很小（几万～几十万token）

→ Embedding参数很少

2. 主体：几十层Transformer多头自注意力+FFN稠密网络

→ 99%参数都在Dense交互网络（Attention+FFN）

总结对比：

模型	Embedding 查表参数	Dense 交互网络 (Attention/DNN) 参数
传统推荐 CTR	极多（95%+）	极少
大模型 LLM	极少	极多（99%+）

疑问3：什么叫 Scaling Up？

Scaling Up = 模型变大、变强、涨效果

LLM能scaling up：只要把Dense交互网络加深加宽，效果就持续涨。

但传统推荐模型不能这么scaling up，因为：

推荐模型参数全堆在Embedding ID查表，

Dense交互网络又很小很弱，没有能力变大变强。

疑问4：为什么要「减少Embedding结构复杂度，把更多能力交给Dense Interaction」？

传统推荐：

能力全靠ID离散Embedding查表记忆（记住用户喜欢什么）

交互网络Dense很弱，几乎不学规律、不学泛化、不学推理。

缺点：

Embedding越来越大，爆炸膨胀

泛化极差，冷启动不行

无法理解语义、无法推理、无法迁移

不能像LLM一样Scaling Up涨效果

所以业界自然想法：

1. 降低Embedding复杂度

不要再用海量独立ID查表Embedding（不要纯记忆）

把ID压缩、统一表征、简化Embedding、不再巨量查表

2. 把模型能力转移到Dense交互层

加大Attention/Transformer稠密交互网络

让模型靠交互推理学到规律，而不是靠Embedding死记硬背ID

这样推荐系统就能像LLM一样：
Scaling Up（加大稠密交互网络→效果持续变好）

总结：

业界所说推荐模型结构：Embedding（稀疏ID查表嵌入）占绝大部分参数，Dense层（特征交互、注意力、DNN网络）参数量很少。

其中Dense并非指原始连续稠密特征，而是指稠密向量上的交互推理网络。

LLM则相反，Token Embedding参数量很小，绝大部分参数在Attention+FFN稠密交互网络，因此可以通过加大网络实现Scaling Up效果持续增长。

为了让推荐系统也能Scaling Up，需要降低Embedding查表记忆的复杂度，不再依赖海量ID记忆，将模型建模能力迁移到更强的Dense交互网络。

重新理解下面这句话：

推荐模型参数结构通常是：Embedding：占绝大多数，Dense层：很少，而 LLM 则恰恰相反：Dense层占绝大多数，如果推荐系统也想 scaling up，那么一个自然的想法是：

减少 embedding 结构复杂度，把更多能力交给 dense interaction。

于是就出现了一个思路：

把推荐特征 Token 化，然后使用 Transformer 进行建模。

类比 NLP：word → token，推荐系统：feature → token

于是就出现了一个思路： 把推荐特征 Token 化，然后使用 Transformer 进行建模。 类比 NLP：word → token，推荐系统：feature → token

二、流行的工作 RankMixer：语义分组 Tokenization RankMixer 提出的核心思想是： Semantic Group Tokenization（语义分组 Token） 首先按照语义将特征分组： 用户属性特征（User features） 物料特征（Item features） 行为序列特征（Sequence features） 交叉特征（Cross features） 每一组内部先进行 embedding 并拼接，然后在每个语义组内部 均匀切分 Token。最终每个语义组都会生成多个 token，这种设计的好处是： token 数量可控 保留语义结构 计算更适合并行

我想问的是，每一组embedding后拼接，那么就不需要 查表了吗？ 为什么之前的离散特征需要查表，这个就不需要查表呢？

上面是文章中原话，我这里重新理解一下：

先直接回答你最核心、最疑惑的一句：

不是不需要查表！！！依然需要Embedding查表！

RankMixer 没有抛弃离散特征ID查表，只是改变了查表之后的结构，把传统推荐的「单特征单Embedding向量」改成了「分组Embedding → 切分成Token」。

1.先回忆：传统推荐模型（DeepFM/AFM）怎么做离散特征？

每个离散特征字段（用户ID、商品ID、城市、性别、品类...）

→ 单独查表 Embedding Lookup

每个字段输出1个稠密向量

然后所有向量直接拼接 → 送入Interaction交叉层

结构：

离散ID特征 → 查表Embedding → 单向量 → 拼接 → 交叉交互

特点：

Embedding全是ID查表参数（占99%参数）

一个特征=一个向量，没有Token概念

没法直接进Transformer，不能Token化建模

2.RankMixer：语义分组Token化，到底变了什么？

它第一步依然是离散特征查表Embedding！完全没变！

它只改查表之后的步骤：
步骤1（依然查表！）

用户属性组里所有离散ID特征 → 各自查表Embedding

行为序列组里所有ID → 各自查表Embedding

物料特征组里所有ID → 各自查表Embedding

步骤2（RankMixer新增）

同语义组内所有Embedding向量拼接在一起，变成一个长向量

比如用户组所有特征Embedding拼成一条长稠密向量

步骤3（核心：均匀切分Token）

把这条长向量均匀切成多段

每一段 = 一个Semantic Group Token

每一组embedding后拼接，那么就不需要 查表了吗？
为什么之前的离散特征需要查表，这个就不需要查表呢？

✅ 正确答案：

RankMixer 依然需要离散特征ID查表Embedding！！！

和传统推荐查表完全一样。

区别只有：

传统推荐：查表出来 → 一个特征一个向量，直接用

RankMixer：查表出来 → 同语义分组拼接长向量 → 再切成Token

查表 = 完全保留

Token化 = 查表之后的二次重构

4.一句话彻底分清（超好理解）

1. 离散特征ID → 查表Embedding：这一步是特征转稠密向量，所有模型都必须有，RankMixer也有

2. Embedding拼接+切分Token：这一步是向量重组织成Transformer可用格式，是RankMixer创新

不是不用查表，

是查表之后不直接当特征用，而是打包分组切成Token。

5.再对应你原文RankMixer好处，瞬间全部通顺

原文：

> 按照语义分组Embedding并拼接，每组内部均匀切分Token

好处：token数量可控、保留语义结构、并行友好

解释：

依然ID查表Embedding（没丢传统推荐能力）

按语义分组，不破坏用户/物料/行为语义

长向量切Token，token数量可控，不会爆炸

变成标准Token序列，直接喂Transformer/RankMixer建模

完美承接你之前的结论：

> 推荐特征 Token化，类比NLP：word→token，推荐feature→token

疑问5：传统推荐： 能力全靠ID离散Embedding查表记忆（记住用户喜欢什么），没理解的是：为啥embedding就是记忆属性呢，我理解embedding dim是超参，且也是模型学出来的呀，为什么dense就可以学习到泛化呢

1. 为啥说 ID类离散Embedding = 纯记忆？明明也是模型学出来的、dim也是超参啊？

2. 为啥 Dense连续特征 = 天然带泛化能力？

一、先纠正你的误区

你说得完全没错：

Embedding 确实是模型反向传播学出来的

Embedding维度 确实是人工设的超参

但"是不是记忆 / 是不是泛化"，不看怎么学、不看是不是超参，

看的是：特征本身的信息结构是什么。

二、先讲：什么叫「记忆 Memorization」

推荐里的记忆定义：

> 模型记住单个个体的历史行为、一对一的直接匹配关系，

> 不会推理、不会类比、不会举一反三。

直白说：见过的样本我记得住，没见过的我推不出来。

三、为什么 ID / 离散特征 Embedding 天生就是「记忆」？

1）ID 本身没有任何语义，只是一个编号

用户ID、物品ID、店铺ID、视频ID......

本质就是一串唯一编号，本身没有任何数学大小、顺序、语义关系。

比如：

ID=10086

ID=10087

这两个数字大小相邻，但用户兴趣可能毫无关系。

2）模型能做的 只有一件事：给每个ID单独分配一个向量，死记它的行为

训练过程等价于：

> 给每一个用户ID、每一个物品ID，单独配一条专属Embedding向量 ，

> 用这个向量死记这个用户点过什么、看过什么。

这就是查表记忆： 每个ID一条独立记录，ID之间没有自动相似推理，没出现过的新ID，完全没能力猜

关键：虽然是模型学出来的，但本质是「独立插槽记档案」

你觉得"是模型学的就不是记忆"，这是误区。

学习 ≠ 泛化

可以学习单独记录（记忆），也可以学习规律（泛化）。

ID Embedding 学的是：给每个ID配专属向量存档 → 纯记忆。

四、为什么 Dense 稠密特征天生自带「泛化 Generalization」？

1）Dense 是有连续物理含义的数值

比如：

用户历史点击率 0.02

视频完播率 0.65

用户活跃度 3.7

内容时长、互动频次

这些数值有大小、有趋势、有连续变化关系。

2）模型能学到数值规律、区间规律，可以举一反三

模型能学到：

> 完播率越高 → 越容易被推荐

> 点击率在 0.01~0.03 的用户是一类偏好

不用见过每一个具体用户，只要数值落在这个区间，模型就能自动推理、预估。

这就是泛化：

见过一类规律，就能推广到没见过的新样本。

1. Sparse/ID Embedding：

虽然是模型训练得到、维度是超参，但因为ID只是无语义唯一编号，模型只能给每个ID分配独立向量逐条存档记行为，属于记忆能力，没法自动类比泛化。

2. Dense稠密特征：

自带连续数值语义、有大小和区间规律，模型能学到通用规则，对新样本做推理，天然具备泛化能力。

工业界经典搭配

传统推荐：

靠ID Embedding负责记忆（记住历史偏好）

靠Dense统计特征 + 侧特征负责泛化（推理未知用户/物品）

两者互补，才是完整推荐能力。

表格：

特征类型	原始特征性质	处理方式	输出形态	是否有序 / 有连续语义	能力属性（记忆 / 泛化）	核心特点	工业适用场景
ID 类天然离散特征（用户 ID / 物品 ID / 城市 / 性别 / 类目）	天然分类离散，编号无业务大小含义	直接编码为 Vocab 索引，查表 Embedding	稠密 Embedding 向量	无序、无数值渐变关系，ID 编号相邻不代表兴趣相似	纯记忆，几乎无泛化	每个独立 ID 单独分配向量，只能逐条存档记住历史偏好；新 ID 无法推理类比	强个性化记忆、用户独有行为偏好刻画
原始 Dense 连续特征（点击率 / 完播率 / 时长 / 活跃度 / 频次）	原生浮点 / 整数连续数值，有大小、区间、渐变规律	归一化 / 标准化，直接一维数值送入网络，不做 Embedding	稠密标量（1 维数值）	严格有序，数值连续平滑变化	强泛化，弱记忆	模型可学习数值区间规律、平滑插值；从未见过的新数值也能推理	需要强泛化、保留细粒度数值梯度
连续特征分桶离散（年龄 / 点击率 / 时长人工切桶）	原本是连续数值，人为划分区间桶	先分桶→桶编号→查表 Embedding	稠密 Embedding 向量	桶之间有序、保留区间渐变趋势	中间态：有泛化、弱于原生 Dense	丢失精细粒度，但保留相邻桶相似性，可类比推理；不会退化成 ID 纯记忆	抗离群值、训练更稳、统一 Sparse 特征输入格式

对比维度	稠密 / 稀疏	记忆 / 泛化
判定依据	数据存储与向量形态：是否大量为 0	特征语义结构 & 推理能力：是否有连续规律、可类比插值
关联关系	仅描述格式，和记忆、泛化无绑定关系	和是否稠密无关，只看原始特征有没有有序连续语义
典型误区	认为「Embedding 是稠密就自带泛化」	认为「离散特征一定是纯记忆」

业务诉求	特征选择方案
追求最强泛化能力、保留数值细粒度	连续值归一化直接当 Dense 输入
抗离群噪声、训练稳定、统一特征格式	连续特征分桶离散后走 Embedding
需要强个性化记忆、刻画独有用户偏好	依赖 ID 类 Sparse 特征 + Embedding 查表