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来源:亲爱的数据
大模型火了,大模型的套路也火了。
套路一:
但凡有点科技含量的公司,
没个大模型都对不起“市值”和“估值”。
面子谁不要?
那用开源。
套路二:
说早有布局,
却无论文,
无数据,
无“卡”,
无历史进展,
套路三:
为了“大”而“大”。
谭老师我和腾讯AI科学家深聊:
广义线性模型的时代,腾讯广告也曾追求过参数量大。
然而,这种模型学习能力很一般。
如果只是模型的参数总量高,参与计算的参数量却很少,
这样的“大模型”,没意思。
腾讯在AI这块不算“激进派”,但大模型没玩套路。
腾讯广告将两个大模型用到了广告业务。
参数都是千亿级别。
既然是两个,分工多说两句。
广告大模型提升了广告系统的运算能力,
腾讯混元大模型提升了广告系统的理解和生成能力。
我们先聊广告大模型,再聊混元大模型。
先聊聊,广告竞争的本质。
从“从前”讲起,
百货商店橱窗里的塑料假人,是展示,也是广告。
后来,美国人研究如何用计算的方法求解广告中的各类问题。
将一部分的计算策略交给机器学习。
早期,广告对机器学习模型的要求,哪怕能力弱一点,算得快一点就可以了。
比如,给一条男士冲浪花裤衩打个广告。
广告系统有三层:
召回,粗排,精排。
每层边选,边匹配。
广告系统里的模型,有些像漏斗。
先粗排,
模型发现:这条花裤衩男的喜欢,女的无感。
再精排,
模型发现花裤权不是所有男性都喜欢,颜色骚气,
大约20岁左右的精神小伙喜欢。
模型必须做到越往下,越匹配,
还为广告主节约广告费。
匹配这个动词很重要。
谭老师也想把漫画“匹配”给喜欢自己作品的读者,
性格不合的那种,确认不了眼神。
拿谭老师常看的视频号来说,
广告系统会猜我对视频的兴趣,从而推荐视频,
猜我对商品的兴趣,从而展示广告。
手机下滑一下,
大约9毫秒,
就得猜到这个瞬间我最有可能的喜好。
这里的猜,就是计算。
模型抓规律很擅长,头部规律好抓,长尾则很麻烦。
偏偏腾讯广告有很多长尾问题。
偏偏用户数量大,
偏偏广告数量大。
而且广告匹配的要求是,不仅要准,还要快。
一句“商机转瞬即逝”,放在这里非常合适。
谭老师刚买一支手机,
广告出手慢了,买前没看到,买后不想看。
“商机转瞬即逝”,慢了,就输了。
这就是广告竞争的本质。
2014年,腾讯广告平台实时在线技术完成。
2015年,深度学习技术完成。
这两个“完成”,都指的是全量上线。
在大模型技术爆发前的世代里,
没有什么比腾讯广告在2016年“实时在线学习+深度学习”全量上线完成更重要了。
团队的结论是:
广告平台应该是在更大范围的产品线,
在更长的数据链路上,全面释放模型的威力,
模型做大,不是目的,而是手段。
于是,把模型往大了做。
于是,数据链路拉长。
2020年前后,质变发生了,腾讯广告整个技术思路的转变了。
在腾讯公司副总裁蒋杰的带领下,团队看清了技术方向,
前浪大储备,后浪打硬仗。
狂飙技术,不是自嗨,而是商业需求。
技术朝着有需求的方向推进,终于抵达“大模型界碑”。
2021年10月,发起技术攻坚,
(腾讯员工的说法是:
作为内部发起的革新型项目,
对内称呼为“下一代广告系统”。)
项目包括广告大模型,混元大模型,
一共集结了800余名跨BG团队的同学。
毫无疑问,谁能打破技术难度的瓶颈,谁就是头部科技企业,
再加一个条件,越早越好。
缮甲厉兵,酣战飒然,黄龙痛饮。
劲射火力点。
干得行不行,看看指标吧。
全套指标涉及商业机密,我们抽取其中一个技术指标:
“大规模技术突破之前,精排时延的阈值是70毫秒,突破之后拉到200毫秒,将近3倍左右。”
给广告系统配套大模型,底层软件也是另一境界的考验。
训练这么大的模型,存储,计算,通讯翻倍,甚至量级的提升,这块工程团队下了很大力气。
为了做好底层工作,甚至把部分关键架构重新写了一遍。
把以前好的想法融合进去,大幅增强它的伸缩性、容错能力,支持千亿大模型训练。
这一把,中国科技公司将大规模工程技术做到极致。
方案依然还是这么一个方案,只不过模型规模,整个系统能力等等,不可同日而语了。
腾讯公司副总裁蒋杰带领腾讯广告团队,制定出一套自上而下,全局最优的推进路径,将多个技术团队与业务协同,带队完成了下一代广告系统建设。
广告大模型怎么用?
将资源聚焦于精排,排序能力更好,点击率与转化率绝对值估准。
精排预估准,提升全链的运算推荐效率。
广告大模型能为广告主提供什么“特殊服务”?
因为广告系统的运算能力可以支撑多个小模型同时运行,所以,广告主可以在系统上与腾讯广告再共建小模型,做出更多从广告主业务出发的推荐匹配,提升匹配效率。
有的人,练了屠龙术,结果发现没有龙。
腾讯广告系统“有龙”,所以“屠龙”,
且练成两大屠龙术:
广告大模型和混元大模型。
广告的复杂环境,也让腾讯混元得到充分打磨。
团队内部对腾讯混元大模型不断自审式发问:
第一重难关:如何把技术搞出来。
第二重难关:这是真实业务场景所需要的技术吗?如何落地?
巧不巧,腾讯混元是多模态的,腾讯广告内容天然也是多模态的。
在这个巧合的背后,腾讯混元从出生开始,就是为“用在哪里”设计的,而不是“套路”。
广告内容是什么?
是广告标题、文字、图片、视频等。
简单说,腾讯混元先做“亿点”广告内容的阅读理解,做完,再将“答案”喂给广告大模型。
据谭老师观察,
以广告大模型提升广告和用户的匹配准确率,
以腾讯混元大模型理解、生成广告内容,包括素材和创意。
小道消息,腾讯混元已经将这项生成能力,用于广告投放前的准备阶段:
“素材创作”“商品合成”“游戏出图”。
(学霸选读)
虽然广告大模型已经很大了(有千亿参数),想用一个大模型把所有的场景都学好,没有那么容易。
腾讯广告大模型核心负责人薛伟博士告诉我,
比如,模型会产生场景之间的负面影响“我学不好,你也甭想学好”。
这种现象叫“负迁移”。广告大模型中,薛伟博士用到了“公共塔”技术。
公共塔,样子像塔,其实是大模型内部独立子网络。
广告模型大,内部子网络丰富,还有商品(Item)塔,用户(User)塔。这类子网络专门学习特征的共性,降低场景之间的干扰。
不同场景参数不同,推荐汽车,不能把推荐手机的参数也算一遍。
大模型的出现,让算法设计空间变大,让设计的余地更大,有机会用算法的思想充分释放大模型的价值。
好马配好鞍,
好产品配好广告。
1997年,苹果手机“非同凡想”广告里面有这样一句话:
那些疯狂到以为自己能够改变世界的人呢,才能真正改变世界。
要我说,这样爽感的广告,再多来几个。
(完)
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