机器学习PAI行为序列里面的值，如何用共享embedding啊？

我记得key 和seq是可以共享emb 的。在Feature config里面设置就好了
，此回答整理自钉群“【EasyRec】推荐算法交流群”

在阿里云PAI机器学习平台中，如果你想让一个类别特征的embedding与行为序列特征共享同一个embedding矩阵，同时另一个KV特征也共享这个embedding矩阵，但KV特征有自己的combiner，而行为序列特征没有明确指定combiner，这可能会导致共享冲突。

行为序列特征通常会通过序列模型组件（如GRU、LSTM或Transformer等）来处理，这些组件内部会隐含地对序列中的元素进行某种形式的组合（combiner），而不是在特征层面显式定义。

解决共享embedding匹配问题，你可以按照以下步骤操作：

1. 确保所有要共享embedding的特征都在特征配置（FeatureConfig）中指定了相同的embedding_name属性，这样它们都会引用同一个嵌入层。

2. 对于KV特征，配置combiner以合并多个key的嵌入向量，例如使用combiner: "mean" 或 combiner: "sum"。

3. 对于行为序列特征，即使它没有明确的combiner属性，也需要确保在模型架构中正确处理序列特征的嵌入向量。序列模型通常会对序列元素逐个嵌入后再通过序列模型进行编码，而不是直接进行简单的向量组合。

4. 检查模型搭建时，序列特征经过嵌入层后，是否与其他特征在统一的维度上，以便后续能够进行合理的融合或连接操作。

如果仍然出现shared embed info is not matched的错误，可能的原因包括：

• 特征配置中的维度不一致。
• 序列特征在模型构建阶段没有正确地与共享的embedding矩阵对接。
• KV特征的combiner与序列特征处理方式之间存在逻辑冲突，比如序列特征已经隐含进行了某种形式的组合，而KV特征又进行了额外的组合。