想问下机器学习PAI EasyRec 目前是否支持直接在训练的时候进行负采样吗？

机器学习 PAI 的 EasyRec 组件目前并不直接支持在训练时进行负采样。EasyRec 是一个推荐系统的开源组件，它提供了一些基础的推荐算法和功能，但负采样通常是在数据预处理阶段或特定的推荐算法中进行的。

在推荐系统中，负采样是一种常见的技术，用于解决正负样本不均衡的问题。其主要思想是对于每个正样本（例如用户真实点击的商品），随机选择一些未被点击的商品作为负样本，以平衡正负样本比例，从而提高模型的性能。

对于使用 EasyRec 进行推荐模型训练的情况，你可以在数据预处理阶段或自定义的训练逻辑中添加负采样步骤。这可能涉及到对训练数据集进行处理，以生成包含正负样本的新数据集。具体的负采样方法和逻辑可以根据你的需求和任务进行设计和实现。

总之，EasyRec 提供了基础的推荐模型训练和预测功能，但负采样是一个与具体算法和任务相关的步骤，需要根据实际需求进行自定义实现。你可以根据你的数据和业务场景，结合 EasyRec 的功能和接口，来实现负采样操作。

支持，双塔召回模型，可以支持训练时负采样 。 参考 https://easyrec.readthedocs.io/en/latest/models/dssm_neg_sampler.html?highlight=%E8%B4%9F%E9%87%87%E6%A0%B7#id3，此回答整理自钉群“【EasyRec】推荐算法交流群”