핵심 요약
토스의 TASTE 플랫폼은 공통 사용자 표현 학습을 통해 여러 서비스의 예측 성능을 끌어올렸습니다.
구현 방법
- 공통 인코더를 공유하고, 과제별 헤드로 예측 수행
- 초기 MMoE에서 DCN-V2/PLE 구조로 확장
- 시퀀스 정보는 Causal Transformer로 학습
- 학습 대상 확장과 2,000개 이상의 피처를 활용, Downstream 모델에 임베딩 제공
- 평가 및 운영 자동화를 위해 TASTE Bench를 도입
주요 결과
- 공통 앱이벤트 Macro Recall@5k가 35.1% 향상
- 시퀀스 모듈 제거 시 Macro Recall@5k 7.6% 하락
- 앱이벤트+소비를 각각 학습해 Macro Recall@5k가 8.7% 증가
- 임베딩 도입으로 쇼핑/광고/CRM 등 AUROC 상승, 미니앱 추천 CTR이 전체 탭 1.56→2.77%(77%), 최근 더보기 3.51→10.85%(209%)
