Meta изгражда огромен AI модел, който да обслужва цялата ѝ видео екосистема

Огромната инвестиция на Meta в изкуствен интелект включва разработването на AI система, която да захранва целия двигател на Facebook за препоръки на видеа във всичките платформи на компанията, твърди един от директорите на Meta, цитиран от CNBC.

Том Алисън, който ръководи Facebook, казва, че „технологичната пътна карта (на Meta), която се простира до 2026 г.“,  включва разработването на модел с изкуствен интелект, който може да захранва както услугата за кратки видеа Reels, наподобяваща TikTok, така и по-традиционни и по-дълги видеа.

Досега Meta обикновено използва отделен модел за всеки от своите продукти, като Reels, Groups и основния Facebook Feed, коментира Алисън на сцената на технологичната конференция на Morgan Stanley в Сан Франциско.

Като част от амбициозния си план, свързан с изкуствения интелект, Meta харчи милиарди долари за графични процесори (GPU) на Nvidia. Те се превърнаха в основните чипове, използвани от изследователите на изкуствения интелект за обучение на големите езикови модели, които пък захранват популярния чатбот ChatGPT на OpenAI и други модели за генеративен AI.

Алисън твърди, че „фаза 1“ от технологичната пътна карта на Meta включва превключване на текущите системи за препоръки на компанията от по-традиционни компютърни чипове към GPU, което помага за подобряване на цялостната производителност на продуктите.

На фона на бума на интереса към големите езикови модели миналата година, директорите на Meta са били поразени как тези AI модели могат „да обработват много данни и всякакви видове дейности с общо предназначение като чат“, коментира Алисън.

Meta иска да види възможностите на гигантски модел за препоръки, който може да се използва в различни продукти, като вече е изградила „такъв тип нова инфраструктура за модел“, допълва Алисън. По думите му компанията го е тествала в Reels.

Тази нова архитектура е помогнала на Facebook да получи „8 до 10 процента ръст на времето за гледане на Reels, което според Алисън е дало възможност да докаже, че моделът „се учи от данните много по-ефективно от предишното поколение“.

„Наистина се фокусираме върху това да инвестираме повече, за да сме сигурни, че можем да увеличим мащаба на тези модели с правилния вид хардуер“, посочва той.

В момента Meta е във „фаза 3“ на промените на архитектурата на системата си. Това включва опити за валидиране на технологията и нейното прокарване в множество продукти.

„Вместо просто да захранваме Reels, работим върху проект за захранване на цялата ни екосистема от видеа с този единствен модел и тогава можем да добавим продукт за препоръки в списъка с новини, така че той също да бъде обслужван от този модел“, казва Алисън. „Ако направим нещата добре, не само препоръките ще бъдат по-ангажиращи и адекватни, но очакваме и отворът към тях също да се подобри“, посочи той.