Meta будує гігантську модель штучного інтелекту для забезпечення «всієї відеоекосистеми»
Великі інвестиції в штучний інтелект включають розробку системи штучного інтелекту, призначеної для роботи всього механізму відеорекомендацій Facebook на всіх його платформах, заявив керівник компанії в середу.
Том Елісон , голова Facebook, сказав, що частина «технологічної дорожньої карти Meta до 2026 року» передбачає розробку моделі рекомендацій штучного інтелекту, яка може використовувати як сервіс коротких відео Reels, схожий на TikTok, так і більш традиційні, довші відео.
На сьогодні Meta зазвичай використовує окрему модель для кожного зі своїх продуктів, таких як Reels, Groups і основна стрічка Facebook, сказав Елісон на сцені технічної конференції Morgan Stanley у Сан-Франциско.
У рамках амбітної спроби Meta в галузі штучного інтелекту компанія витрачає мільярди доларів на графічні процесори Nvidia, або GPU. Вони стали основними чіпами, які використовують дослідники штучного інтелекту для навчання типів великих мовних моделей, які використовуються для роботи популярного чат-бота OpenAI ChatGPT та інших генеративних моделей штучного інтелекту.
Елісон сказав, що «фаза 1» технологічної дорожньої карти Meta передбачала перехід поточних систем рекомендацій компанії на графічні процесори з більш традиційних комп’ютерних чіпів, допомагаючи покращити загальну продуктивність продуктів.
Коли минулого року інтерес до магістерських програм вибухнув, керівники Meta були вражені тим, як ці великі моделі штучного інтелекту можуть «обробляти велику кількість даних і всілякі типи діяльності загального призначення, як-от спілкування в чаті», — сказала Елісон. Meta прийшла до висновку про можливість гігантської моделі рекомендацій, яку можна було б використовувати в різних продуктах, і минулого року створила «таку нову архітектуру моделі», – сказав Елісон, додавши, що компанія випробувала її на Reels.
Ця нова «архітектура моделі» допомогла Facebook отримати «збільшення часу перегляду Reels на 8% до 10%» в основному додатку Facebook, що, за словами Елісон, допомогло довести, що модель «навчається з даних набагато ефективніше, ніж попереднє покоління». ”
«Ми справді зосередилися на тому, щоб інвестувати більше, щоб переконатися, що ми можемо масштабувати ці моделі за допомогою правильного типу обладнання», — сказав він.
Зараз Meta перебуває на «фазі 3» своєї ре архітектури системи, яка передбачає спроби перевірити технологію та застосувати її в кількох продуктах.
«Замість того, щоб просто запускати Reels, ми працюємо над проєктом, щоб забезпечити всю нашу відеоекосистему цією єдиною моделлю, а потім чи можемо ми додати наш рекомендаційний продукт Feed, який також обслуговується цією моделлю», — сказала Елісон. «Якщо ми це зробимо правильно, рекомендації не лише стануть більш привабливими та актуальнішими, але ми вважаємо, що їх реакція також може покращитися».
Проілюструвавши, як це буде працювати в разі успіху, Елісон сказала: «Якщо ви бачите щось, що вас цікавить у Reels, а потім повертаєтеся до стрічки, ми можемо показати вам більше схожого вмісту».
Елісон сказала, що Meta накопичила величезний запас графічних процесорів, які будуть використовуватися для підтримки її ширших генеративних зусиль ШІ , таких як розробка цифрових помічників.
Деякі проєкти генеративного штучного інтелекту, які Meta розглядає, включають включення більш складних інструментів для чату в свою основну стрічку, щоб людина, яка бачить «рекомендований пост про Тейлор Свіфт», могла «просто натиснути кнопку та сказати: «Привіт, Meta AI, розкажи мені більше». про те, що я зараз бачу з Тейлор Свіфт».
Meta також експериментує з інтеграцією свого інструменту чату зі штучним інтелектом у Групи, щоб учасник групи випічки у Facebook потенційно міг поставити запитання про десерти та отримати відповідь від цифрового помічника.
«Я думаю, що у нас є можливість створити генеративний штучний інтелект у багатокористувацькому споживчому середовищі», — сказав Елісон.