1樓：dragonfly
假定雙塔是user和item雙塔，一般這種結構多用在召回、粗排這種因為待打分item多導致效能跟不上的場景。這種雙塔導致了late fusion，cross feature無法使用等，會拉低模型效果。
另乙個意義上的雙塔是指對bias資訊用單獨的tower建模，好處是更靈活更好的對bias建模。
2樓：qnamqj
優點：雙塔各自看作乙個整體，就是乙個經典ctr預估lr模型，每個塔各自構建user與item embedding;
缺點：整體看是個lr模型，本質是只使用了輸入的一階特徵，缺少特徵的互動，所以後續很多網路結構引入FM，加強特徵的互動，重視embedding的表徵
3樓：
計算量更少，如Item * User兩個tower通過內積得到最終的目標。Item和User各自的embedding可以通過多層NN得到，這部分可以離線計算好，線上只需要計算最終一次向量內積，計算量就很低，在召回階段還能使用hnsw、ivf-pq等ANN演算法
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