{"id":24865,"date":"2023-05-11T18:01:41","date_gmt":"2023-05-11T21:01:41","guid":{"rendered":"https:\/\/about.fb.com\/br\/?p=24865"},"modified":"2023-05-11T18:03:18","modified_gmt":"2023-05-11T21:03:18","slug":"novos-avancos-de-inteligencia-artificial-impulsionam-o-desempenho-e-a-eficiencia-do-sistema-de-anuncios-da-meta","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/about.fb.com\/br\/news\/2023\/05\/novos-avancos-de-inteligencia-artificial-impulsionam-o-desempenho-e-a-eficiencia-do-sistema-de-anuncios-da-meta\/","title":{"rendered":"Novos avan\u00e7os de intelig\u00eancia artificial impulsionam o desempenho e a efici\u00eancia do sistema de an\u00fancios da Meta"},"content":{"rendered":"<p><span style=\"font-weight: 400\">A intelig\u00eancia artificial tem sido um componente crucial do <\/span><a href=\"https:\/\/www.facebook.com\/business\/news\/good-questions-real-answers-how-does-facebook-use-machine-learning-to-deliver-ads\"><span style=\"font-weight: 400\">sistema de an\u00fancios da Meta<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400\">. Come\u00e7amos com a engenharia manual de recursos para pequenos modelos e progredimos para a constru\u00e7\u00e3o de centenas de modelos de redes neurais com trilh\u00f5es de par\u00e2metros. Cada modelo \u00e9 otimizado de forma independente para diferentes objetivos, como melhorar a <\/span><a href=\"https:\/\/www.facebook.com\/business\/help\/423781975167984\"><span style=\"font-weight: 400\">qualidade do an\u00fancio<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400\"> para fornecer melhores experi\u00eancias para as pessoas ou aumentar as <\/span><a href=\"https:\/\/www.facebook.com\/business\/help\/617529305373441\"><span style=\"font-weight: 400\">taxas de convers\u00e3o<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400\"> para obter um maior retorno sobre o investimento em an\u00fancios para nossos anunciantes.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">A Meta continua a tomar medidas para avan\u00e7ar e implantar IA de \u00faltima gera\u00e7\u00e3o e oferecer uma mudan\u00e7a no desempenho do nosso sistema de an\u00fancios. Estamos lan\u00e7ando modelos de IA mais robustos para melhorar o desempenho em todos os tipos e superf\u00edcies de an\u00fancio. Nosso objetivo \u00e9 alcan\u00e7ar isso atrav\u00e9s de um alinhamento mais profundo com os objetivos dos anunciantes e expandindo os recursos que est\u00e3o crescendo rapidamente, como \u00e9 o caso dos v\u00eddeos curtos, a fim de oferecer experi\u00eancias agrad\u00e1veis \u200b\u200b\u00e0s pessoas \u2013 tudo isso enquanto trabalhamos para proteger a privacidade.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Recentemente, constru\u00edmos e implantamos a Meta Lattice, uma nova arquitetura de modelo que aprende a prever o desempenho de um an\u00fancio em uma variedade de conjuntos de dados e metas de otimiza\u00e7\u00e3o que antes eram suportadas por v\u00e1rios modelos menores e isolados. Ele aprimora o sistema de an\u00fancios da Meta das seguintes maneiras:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400\"><b>Melhor performance.<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> A Meta Lattice \u00e9 capaz de melhorar o desempenho do nosso sistema de an\u00fancios de forma completa. Potencializamos seu desempenho com uma arquitetura de alta capacidade que permite que nosso sistema de an\u00fancios compreenda de maneira mais ampla e profunda novos conceitos e rela\u00e7\u00f5es em dados e beneficie os anunciantes por meio da otimiza\u00e7\u00e3o conjunta de um grande n\u00famero de metas. <\/span>Os primeiros resultados de nossa implanta\u00e7\u00e3o no Instagram mostram que o compartilhamento de conhecimento em diferentes superf\u00edcies (por exemplo, Feed, Stories e Reels) e em v\u00e1rios objetivos de anunciantes (por exemplo, cliques, exibi\u00e7\u00f5es de v\u00eddeo e convers\u00f5es) aumentou o desempenho dos anunciantes. A otimiza\u00e7\u00e3o conjunta de valor para pessoas e anunciantes resultou em melhores experi\u00eancias de an\u00fancios para as pessoas, mostrando uma melhoria de aproximadamente 8% na <a href=\"https:\/\/www.facebook.com\/business\/help\/1767120243598011\"><span>qualidade dos an\u00fancios<\/span><\/a><span>.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400\"><b>Efici\u00eancia de intelig\u00eancia artificial aprimorada.<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> Manter e desenvolver menos modelos mais robustos tornam nosso sistema geral de an\u00fancios mais \u00e1gil na ado\u00e7\u00e3o de futuras inova\u00e7\u00f5es de IA, gerando maior valor para nossos anunciantes. Tamb\u00e9m esperamos que a transi\u00e7\u00e3o para Meta Lattice permita que nossa frota melhore a efici\u00eancia computacional, liberando recursos para explorar novas fronteiras em IA.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><b>Adaptabilidade mais r\u00e1pida ao cen\u00e1rio de mercado em constante mudan\u00e7a.<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> \u00c0 medida que as expectativas das pessoas sobre <\/span><a href=\"https:\/\/www.facebook.com\/business\/help\/809291819996156\"><span style=\"font-weight: 400\">como seus dados s\u00e3o usados<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400\"> \u200b\u200bcontinuam a evoluir, os regulamentos e pol\u00edticas de governos e players do setor tamb\u00e9m est\u00e3o mudando. A evolu\u00e7\u00e3o dos regulamentos de uso de dados e das pr\u00e1ticas de plataforma altera o tipo e a quantidade de dados dispon\u00edveis para os modelos de aprendizado de m\u00e1quina. Projetamos o Meta Lattice para impulsionar o desempenho dos anunciantes no novo ambiente de publicidade digital, onde temos acesso a dados menos granulares. Al\u00e9m disso, o Lattice \u00e9 capaz de generalizar aprendizados entre dom\u00ednios e objetivos, o que \u00e9 especialmente crucial quando o modelo tem dados limitados para treinar. Menos modelos tamb\u00e9m significa que podemos atualizar nossos modelos de forma proativa e eficiente e adapt\u00e1-los ao cen\u00e1rio de mercado em r\u00e1pida evolu\u00e7\u00e3o.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"text-align: left\"><b>Meta Lattice: Uma arquitetura de modelo maior que a soma de suas partes<\/b><\/p>\n<div style=\"width: 960px;\" class=\"wp-video\"><video class=\"wp-video-shortcode\" id=\"video-24865-1\" width=\"960\" height=\"540\" preload=\"metadata\" controls=\"controls\"><source type=\"video\/mp4\" src=\"https:\/\/about.fb.com\/br\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2023\/05\/Foundational_Model_Tension_Blog-1.mp4?_=1\" \/><a href=\"https:\/\/about.fb.com\/br\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2023\/05\/Foundational_Model_Tension_Blog-1.mp4\">https:\/\/about.fb.com\/br\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2023\/05\/Foundational_Model_Tension_Blog-1.mp4<\/a><\/video><\/div>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Antes do uso dessa arquitetura de modelo, o espa\u00e7o do modelo Meta Ads foi projetado para crescer substancialmente nos pr\u00f3ximos anos, \u00e0 medida que surgem novas superf\u00edcies, produtos de anunciantes e pr\u00e1ticas de privacidade. A manuten\u00e7\u00e3o de um grande espa\u00e7o de modelo geralmente leva a uma prolifera\u00e7\u00e3o mais lenta de inova\u00e7\u00f5es de IA e \u00e0 inefici\u00eancia de computa\u00e7\u00e3o.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Constru\u00edmos uma arquitetura de modelo hol\u00edstico que incorpora sinais d\u00edspares e equilibra o desempenho entre dom\u00ednios e objetivos. Al\u00e9m disso, equilibrar o desempenho do modelo com a efici\u00eancia de computa\u00e7\u00e3o \u00e9 um desafio t\u00e9cnico complexo e atraente.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Para superar esses desafios, constru\u00edmos os seguintes componentes principais:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400\"><b>Compreens\u00e3o hol\u00edstica dos objetivos dos anunciantes e das pessoas.<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> O Meta Lattice pode entender os padr\u00f5es de uso comuns e os padr\u00f5es de engajamento de anunciantes \u00fanicos e latentes de fontes de dados heterog\u00eaneas, por meio de aprendizado multidom\u00ednio e multitarefa e armado por t\u00e9cnicas de ativa\u00e7\u00e3o esparsas. Esse mecanismo \u00e9 particularmente \u00fatil para o problema de \u201cinicializa\u00e7\u00e3o a frio\u201d \u2013 as pessoas podem receber recomenda\u00e7\u00f5es de an\u00fancios mais relevantes sobre produtos e superf\u00edcies emergentes, mesmo que haja poucos dados para aprender, por meio de uma melhor generaliza\u00e7\u00e3o.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><b>Lidando com feedback atrasado.<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> O engajamento entre um an\u00fancio e uma pessoa que o visualiza pode durar de segundos (por exemplo, clicar, curtir) a dias (por exemplo, considerar uma compra, adicionar a um carrinho e, posteriormente, fazer a compra em um site ou aplicativo). Por meio da modelagem multi distribui\u00e7\u00e3o com consci\u00eancia temporal, o Meta Lattice pode capturar n\u00e3o apenas a inten\u00e7\u00e3o em tempo real de uma pessoa a partir de novos sinais, mas tamb\u00e9m o interesse de longo prazo de sinais lentos, esparsos e atrasados.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><b>Equilibrar v\u00e1rios dom\u00ednios e objetivos.<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> Meta Lattice \u00e9 capaz de equilibrar o desempenho em v\u00e1rios dom\u00ednios e objetivos e atingir um status em que nenhum objetivo pode ser melhorado sem prejudicar o resto (tamb\u00e9m conhecido como otimiza\u00e7\u00e3o de Pareto). T\u00e9cnicas como a sele\u00e7\u00e3o de recursos Pareto-front, <\/span><a href=\"https:\/\/dl.acm.org\/doi\/10.1145\/3485447.3512093\"><span style=\"font-weight: 400\">Meta Balance<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400\">, ajudam a evitar o ajuste manual do desempenho de milhares de dom\u00ednios diferentes e dezenas de objetivos diferentes.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><b>Caminhando em dire\u00e7\u00e3o \u00e0 otimiza\u00e7\u00e3o global.<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> Meta Lattice reduz o n\u00famero de previs\u00f5es e hiperpar\u00e2metros, aproveitando os relacionamentos de tarefas subjacentes no modelo. Em vez de ajustar manualmente um conjunto de hiperpar\u00e2metros no sistema de an\u00fancios, o Meta Lattice aprende automaticamente seu valor ideal.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><b>Dimensionamento de modelo avan\u00e7ado.<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> A Meta Lattice tem trilh\u00f5es de par\u00e2metros com centenas de bilh\u00f5es de exemplos de milhares de dom\u00ednios de dados, incluindo as superf\u00edcies da plataforma Meta e nossos produtos voltados para anunciantes. Nosso modelo personalizado de <\/span><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/pdf\/2203.11014.pdf\"><span style=\"font-weight: 400\">Deep and Hierarchical Ensemble Network<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400\">, constru\u00eddo sobre um backbone Transformers, \u00e9 altamente escal\u00e1vel em GPUs.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><b>Maximizando a efici\u00eancia do Capex de IA.<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> Anteriormente, centenas de modelos eram treinados, servidos e otimizados separadamente. Agora introduzimos dois n\u00edveis de compartilhamento de recursos: (1) compartilhamento horizontal entre dom\u00ednios, objetivos e est\u00e1gios de classifica\u00e7\u00e3o por meio de otimiza\u00e7\u00e3o conjunta; e (2) compartilhamento hier\u00e1rquico entre modelos upstream grandes e de alta capacidade para modelos verticais downstream leves. Por meio do aprimoramento do compartilhamento de recursos, podemos reduzir significativamente a quantidade de necessidades computacionais.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><b>Inaugurando uma nova era de an\u00fancios baseados em IA<\/b><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Conforme as empresas enfrentam mudan\u00e7as cont\u00ednuas no comportamento do consumidor, desacelera\u00e7\u00f5es econ\u00f4micas e outras modifica\u00e7\u00f5es nas pr\u00e1ticas e restri\u00e7\u00f5es de uso de dados do setor, precisamos de sistemas de IA mais inteligentes e flex\u00edveis que possam enfrentar esses desafios com rapidez e efici\u00eancia.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Meta Lattice \u00e9 uma maneira de usar a IA de forma mais ampla e profunda para aprimorar o sistema de an\u00fancios da Meta. O sistema aprender\u00e1 continuamente as caracter\u00edsticas essenciais que melhoram o desempenho do an\u00fancio em v\u00e1rias superf\u00edcies, objetivos e tipos de an\u00fancios simultaneamente. No futuro, continuaremos a iterar no Meta Lattice. Essa nova arquitetura de modelo cria um sistema mais \u00e1gil \u2014 mais adapt\u00e1vel a mudan\u00e7as de mercado mais amplas, que pode utilizar rapidamente as inova\u00e7\u00f5es de IA e que opera com mais efici\u00eancia para fornecer os resultados que ajudam as empresas a crescer.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"A intelig\u00eancia artificial tem sido um componente crucial do sistema de an\u00fancios da Meta. Come\u00e7amos com a engenharia manual de recursos para pequenos modelos e progredimos para a constru\u00e7\u00e3o de centenas de modelos de redes neurais com trilh\u00f5es de par\u00e2metros. Cada modelo \u00e9 otimizado de forma independente para diferentes objetivos, como melhorar a qualidade do an\u00fancio para fornecer melhores experi\u00eancias para as pessoas ou aumentar as taxas de convers\u00e3o para obter um maior retorno sobre o investimento em an\u00fancios para nossos anunciantes. A Meta continua a tomar medidas para avan\u00e7ar e implantar IA de \u00faltima gera\u00e7\u00e3o e oferecer uma mudan\u00e7a no desempenho do nosso sistema de an\u00fancios. Estamos lan\u00e7ando modelos de IA mais robustos para melhorar o desempenho em todos os tipos e superf\u00edcies de an\u00fancio. Nosso objetivo \u00e9 alcan\u00e7ar isso atrav\u00e9s de um alinhamento mais profundo com os objetivos dos anunciantes e expandindo os recursos que est\u00e3o crescendo rapidamente, como \u00e9 o caso dos v\u00eddeos curtos, a fim de oferecer experi\u00eancias agrad\u00e1veis \u200b\u200b\u00e0s pessoas \u2013 tudo isso enquanto trabalhamos para proteger a privacidade. 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Os primeiros resultados de nossa implanta\u00e7\u00e3o no Instagram mostram que o compartilhamento de conhecimento em diferentes superf\u00edcies (por exemplo, Feed, Stories e Reels) e em v\u00e1rios objetivos de anunciantes (por exemplo, cliques, exibi\u00e7\u00f5es de v\u00eddeo e convers\u00f5es) aumentou o desempenho dos anunciantes. A otimiza\u00e7\u00e3o conjunta de valor para pessoas e anunciantes resultou em melhores experi\u00eancias de an\u00fancios para as pessoas, mostrando uma melhoria de aproximadamente 8% na qualidade dos an\u00fancios. Efici\u00eancia de intelig\u00eancia artificial aprimorada. Manter e desenvolver menos modelos mais robustos tornam nosso sistema geral de an\u00fancios mais \u00e1gil na ado\u00e7\u00e3o de futuras inova\u00e7\u00f5es de IA, gerando maior valor para nossos anunciantes. Tamb\u00e9m esperamos que a transi\u00e7\u00e3o para Meta Lattice permita que nossa frota melhore a efici\u00eancia computacional, liberando recursos para explorar novas fronteiras em IA. Adaptabilidade mais r\u00e1pida ao cen\u00e1rio de mercado em constante mudan\u00e7a. \u00c0 medida que as expectativas das pessoas sobre como seus dados s\u00e3o usados \u200b\u200bcontinuam a evoluir, os regulamentos e pol\u00edticas de governos e players do setor tamb\u00e9m est\u00e3o mudando. A evolu\u00e7\u00e3o dos regulamentos de uso de dados e das pr\u00e1ticas de plataforma altera o tipo e a quantidade de dados dispon\u00edveis para os modelos de aprendizado de m\u00e1quina. Projetamos o Meta Lattice para impulsionar o desempenho dos anunciantes no novo ambiente de publicidade digital, onde temos acesso a dados menos granulares. Al\u00e9m disso, o Lattice \u00e9 capaz de generalizar aprendizados entre dom\u00ednios e objetivos, o que \u00e9 especialmente crucial quando o modelo tem dados limitados para treinar. Menos modelos tamb\u00e9m significa que podemos atualizar nossos modelos de forma proativa e eficiente e adapt\u00e1-los ao cen\u00e1rio de mercado em r\u00e1pida evolu\u00e7\u00e3o. Meta Lattice: Uma arquitetura de modelo maior que a soma de suas partes Antes do uso dessa arquitetura de modelo, o espa\u00e7o do modelo Meta Ads foi projetado para crescer substancialmente nos pr\u00f3ximos anos, \u00e0 medida que surgem novas superf\u00edcies, produtos de anunciantes e pr\u00e1ticas de privacidade. A manuten\u00e7\u00e3o de um grande espa\u00e7o de modelo geralmente leva a uma prolifera\u00e7\u00e3o mais lenta de inova\u00e7\u00f5es de IA e \u00e0 inefici\u00eancia de computa\u00e7\u00e3o. Constru\u00edmos uma arquitetura de modelo hol\u00edstico que incorpora sinais d\u00edspares e equilibra o desempenho entre dom\u00ednios e objetivos. Al\u00e9m disso, equilibrar o desempenho do modelo com a efici\u00eancia de computa\u00e7\u00e3o \u00e9 um desafio t\u00e9cnico complexo e atraente. Para superar esses desafios, constru\u00edmos os seguintes componentes principais: Compreens\u00e3o hol\u00edstica dos objetivos dos anunciantes e das pessoas. O Meta Lattice pode entender os padr\u00f5es de uso comuns e os padr\u00f5es de engajamento de anunciantes \u00fanicos e latentes de fontes de dados heterog\u00eaneas, por meio de aprendizado multidom\u00ednio e multitarefa e armado por t\u00e9cnicas de ativa\u00e7\u00e3o esparsas. 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Meta Lattice \u00e9 capaz de equilibrar o desempenho em v\u00e1rios dom\u00ednios e objetivos e atingir um status em que nenhum objetivo pode ser melhorado sem prejudicar o resto (tamb\u00e9m conhecido como otimiza\u00e7\u00e3o de Pareto). T\u00e9cnicas como a sele\u00e7\u00e3o de recursos Pareto-front, Meta Balance, ajudam a evitar o ajuste manual do desempenho de milhares de dom\u00ednios diferentes e dezenas de objetivos diferentes. Caminhando em dire\u00e7\u00e3o \u00e0 otimiza\u00e7\u00e3o global. Meta Lattice reduz o n\u00famero de previs\u00f5es e hiperpar\u00e2metros, aproveitando os relacionamentos de tarefas subjacentes no modelo. Em vez de ajustar manualmente um conjunto de hiperpar\u00e2metros no sistema de an\u00fancios, o Meta Lattice aprende automaticamente seu valor ideal. Dimensionamento de modelo avan\u00e7ado. A Meta Lattice tem trilh\u00f5es de par\u00e2metros com centenas de bilh\u00f5es de exemplos de milhares de dom\u00ednios de dados, incluindo as superf\u00edcies da plataforma Meta e nossos produtos voltados para anunciantes. Nosso modelo personalizado de Deep and Hierarchical Ensemble Network, constru\u00eddo sobre um backbone Transformers, \u00e9 altamente escal\u00e1vel em GPUs. Maximizando a efici\u00eancia do Capex de IA. Anteriormente, centenas de modelos eram treinados, servidos e otimizados separadamente. Agora introduzimos dois n\u00edveis de compartilhamento de recursos: (1) compartilhamento horizontal entre dom\u00ednios, objetivos e est\u00e1gios de classifica\u00e7\u00e3o por meio de otimiza\u00e7\u00e3o conjunta; e (2) compartilhamento hier\u00e1rquico entre modelos upstream grandes e de alta capacidade para modelos verticais downstream leves. Por meio do aprimoramento do compartilhamento de recursos, podemos reduzir significativamente a quantidade de necessidades computacionais. Inaugurando uma nova era de an\u00fancios baseados em IA Conforme as empresas enfrentam mudan\u00e7as cont\u00ednuas no comportamento do consumidor, desacelera\u00e7\u00f5es econ\u00f4micas e outras modifica\u00e7\u00f5es nas pr\u00e1ticas e restri\u00e7\u00f5es de uso de dados do setor, precisamos de sistemas de IA mais inteligentes e flex\u00edveis que possam enfrentar esses desafios com rapidez e efici\u00eancia. Meta Lattice \u00e9 uma maneira de usar a IA de forma mais ampla e profunda para aprimorar o sistema de an\u00fancios da Meta. O sistema aprender\u00e1 continuamente as caracter\u00edsticas essenciais que melhoram o desempenho do an\u00fancio em v\u00e1rias superf\u00edcies, objetivos e tipos de an\u00fancios simultaneamente. No futuro, continuaremos a iterar no Meta Lattice. Essa nova arquitetura de modelo cria um sistema mais \u00e1gil \u2014 mais adapt\u00e1vel a mudan\u00e7as de mercado mais amplas, que pode utilizar rapidamente as inova\u00e7\u00f5es de IA e que opera com mais efici\u00eancia para fornecer os resultados que ajudam as empresas a crescer.","protected":false},"author":164097222,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":""},"categories":[210824851],"tags":[],"class_list":["post-24865","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-homepage-hidden"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.2 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Novos avan\u00e7os de intelig\u00eancia artificial impulsionam o desempenho e a efici\u00eancia do sistema de an\u00fancios da Meta | Sobre a Meta<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/about.fb.com\/br\/news\/2023\/05\/novos-avancos-de-inteligencia-artificial-impulsionam-o-desempenho-e-a-eficiencia-do-sistema-de-anuncios-da-meta\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"pt_BR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Novos avan\u00e7os de intelig\u00eancia artificial impulsionam o desempenho e a efici\u00eancia do sistema de an\u00fancios da Meta | Sobre a Meta\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"A intelig\u00eancia artificial tem sido um componente crucial do sistema de an\u00fancios da Meta. 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Nosso objetivo \u00e9 alcan\u00e7ar isso atrav\u00e9s de um alinhamento mais profundo com os objetivos dos anunciantes e expandindo os recursos que est\u00e3o crescendo rapidamente, como \u00e9 o caso dos v\u00eddeos curtos, a fim de oferecer experi\u00eancias agrad\u00e1veis \u200b\u200b\u00e0s pessoas \u2013 tudo isso enquanto trabalhamos para proteger a privacidade. Recentemente, constru\u00edmos e implantamos a Meta Lattice, uma nova arquitetura de modelo que aprende a prever o desempenho de um an\u00fancio em uma variedade de conjuntos de dados e metas de otimiza\u00e7\u00e3o que antes eram suportadas por v\u00e1rios modelos menores e isolados. Ele aprimora o sistema de an\u00fancios da Meta das seguintes maneiras: Melhor performance. A Meta Lattice \u00e9 capaz de melhorar o desempenho do nosso sistema de an\u00fancios de forma completa. Potencializamos seu desempenho com uma arquitetura de alta capacidade que permite que nosso sistema de an\u00fancios compreenda de maneira mais ampla e profunda novos conceitos e rela\u00e7\u00f5es em dados e beneficie os anunciantes por meio da otimiza\u00e7\u00e3o conjunta de um grande n\u00famero de metas. Os primeiros resultados de nossa implanta\u00e7\u00e3o no Instagram mostram que o compartilhamento de conhecimento em diferentes superf\u00edcies (por exemplo, Feed, Stories e Reels) e em v\u00e1rios objetivos de anunciantes (por exemplo, cliques, exibi\u00e7\u00f5es de v\u00eddeo e convers\u00f5es) aumentou o desempenho dos anunciantes. A otimiza\u00e7\u00e3o conjunta de valor para pessoas e anunciantes resultou em melhores experi\u00eancias de an\u00fancios para as pessoas, mostrando uma melhoria de aproximadamente 8% na qualidade dos an\u00fancios. Efici\u00eancia de intelig\u00eancia artificial aprimorada. Manter e desenvolver menos modelos mais robustos tornam nosso sistema geral de an\u00fancios mais \u00e1gil na ado\u00e7\u00e3o de futuras inova\u00e7\u00f5es de IA, gerando maior valor para nossos anunciantes. Tamb\u00e9m esperamos que a transi\u00e7\u00e3o para Meta Lattice permita que nossa frota melhore a efici\u00eancia computacional, liberando recursos para explorar novas fronteiras em IA. Adaptabilidade mais r\u00e1pida ao cen\u00e1rio de mercado em constante mudan\u00e7a. \u00c0 medida que as expectativas das pessoas sobre como seus dados s\u00e3o usados \u200b\u200bcontinuam a evoluir, os regulamentos e pol\u00edticas de governos e players do setor tamb\u00e9m est\u00e3o mudando. A evolu\u00e7\u00e3o dos regulamentos de uso de dados e das pr\u00e1ticas de plataforma altera o tipo e a quantidade de dados dispon\u00edveis para os modelos de aprendizado de m\u00e1quina. Projetamos o Meta Lattice para impulsionar o desempenho dos anunciantes no novo ambiente de publicidade digital, onde temos acesso a dados menos granulares. Al\u00e9m disso, o Lattice \u00e9 capaz de generalizar aprendizados entre dom\u00ednios e objetivos, o que \u00e9 especialmente crucial quando o modelo tem dados limitados para treinar. Menos modelos tamb\u00e9m significa que podemos atualizar nossos modelos de forma proativa e eficiente e adapt\u00e1-los ao cen\u00e1rio de mercado em r\u00e1pida evolu\u00e7\u00e3o. Meta Lattice: Uma arquitetura de modelo maior que a soma de suas partes Antes do uso dessa arquitetura de modelo, o espa\u00e7o do modelo Meta Ads foi projetado para crescer substancialmente nos pr\u00f3ximos anos, \u00e0 medida que surgem novas superf\u00edcies, produtos de anunciantes e pr\u00e1ticas de privacidade. A manuten\u00e7\u00e3o de um grande espa\u00e7o de modelo geralmente leva a uma prolifera\u00e7\u00e3o mais lenta de inova\u00e7\u00f5es de IA e \u00e0 inefici\u00eancia de computa\u00e7\u00e3o. Constru\u00edmos uma arquitetura de modelo hol\u00edstico que incorpora sinais d\u00edspares e equilibra o desempenho entre dom\u00ednios e objetivos. Al\u00e9m disso, equilibrar o desempenho do modelo com a efici\u00eancia de computa\u00e7\u00e3o \u00e9 um desafio t\u00e9cnico complexo e atraente. Para superar esses desafios, constru\u00edmos os seguintes componentes principais: Compreens\u00e3o hol\u00edstica dos objetivos dos anunciantes e das pessoas. O Meta Lattice pode entender os padr\u00f5es de uso comuns e os padr\u00f5es de engajamento de anunciantes \u00fanicos e latentes de fontes de dados heterog\u00eaneas, por meio de aprendizado multidom\u00ednio e multitarefa e armado por t\u00e9cnicas de ativa\u00e7\u00e3o esparsas. Esse mecanismo \u00e9 particularmente \u00fatil para o problema de \u201cinicializa\u00e7\u00e3o a frio\u201d \u2013 as pessoas podem receber recomenda\u00e7\u00f5es de an\u00fancios mais relevantes sobre produtos e superf\u00edcies emergentes, mesmo que haja poucos dados para aprender, por meio de uma melhor generaliza\u00e7\u00e3o. Lidando com feedback atrasado. O engajamento entre um an\u00fancio e uma pessoa que o visualiza pode durar de segundos (por exemplo, clicar, curtir) a dias (por exemplo, considerar uma compra, adicionar a um carrinho e, posteriormente, fazer a compra em um site ou aplicativo). Por meio da modelagem multi distribui\u00e7\u00e3o com consci\u00eancia temporal, o Meta Lattice pode capturar n\u00e3o apenas a inten\u00e7\u00e3o em tempo real de uma pessoa a partir de novos sinais, mas tamb\u00e9m o interesse de longo prazo de sinais lentos, esparsos e atrasados. Equilibrar v\u00e1rios dom\u00ednios e objetivos. Meta Lattice \u00e9 capaz de equilibrar o desempenho em v\u00e1rios dom\u00ednios e objetivos e atingir um status em que nenhum objetivo pode ser melhorado sem prejudicar o resto (tamb\u00e9m conhecido como otimiza\u00e7\u00e3o de Pareto). T\u00e9cnicas como a sele\u00e7\u00e3o de recursos Pareto-front, Meta Balance, ajudam a evitar o ajuste manual do desempenho de milhares de dom\u00ednios diferentes e dezenas de objetivos diferentes. Caminhando em dire\u00e7\u00e3o \u00e0 otimiza\u00e7\u00e3o global. Meta Lattice reduz o n\u00famero de previs\u00f5es e hiperpar\u00e2metros, aproveitando os relacionamentos de tarefas subjacentes no modelo. Em vez de ajustar manualmente um conjunto de hiperpar\u00e2metros no sistema de an\u00fancios, o Meta Lattice aprende automaticamente seu valor ideal. Dimensionamento de modelo avan\u00e7ado. A Meta Lattice tem trilh\u00f5es de par\u00e2metros com centenas de bilh\u00f5es de exemplos de milhares de dom\u00ednios de dados, incluindo as superf\u00edcies da plataforma Meta e nossos produtos voltados para anunciantes. Nosso modelo personalizado de Deep and Hierarchical Ensemble Network, constru\u00eddo sobre um backbone Transformers, \u00e9 altamente escal\u00e1vel em GPUs. Maximizando a efici\u00eancia do Capex de IA. Anteriormente, centenas de modelos eram treinados, servidos e otimizados separadamente. Agora introduzimos dois n\u00edveis de compartilhamento de recursos: (1) compartilhamento horizontal entre dom\u00ednios, objetivos e est\u00e1gios de classifica\u00e7\u00e3o por meio de otimiza\u00e7\u00e3o conjunta; e (2) compartilhamento hier\u00e1rquico entre modelos upstream grandes e de alta capacidade para modelos verticais downstream leves. Por meio do aprimoramento do compartilhamento de recursos, podemos reduzir significativamente a quantidade de necessidades computacionais. Inaugurando uma nova era de an\u00fancios baseados em IA Conforme as empresas enfrentam mudan\u00e7as cont\u00ednuas no comportamento do consumidor, desacelera\u00e7\u00f5es econ\u00f4micas e outras modifica\u00e7\u00f5es nas pr\u00e1ticas e restri\u00e7\u00f5es de uso de dados do setor, precisamos de sistemas de IA mais inteligentes e flex\u00edveis que possam enfrentar esses desafios com rapidez e efici\u00eancia. Meta Lattice \u00e9 uma maneira de usar a IA de forma mais ampla e profunda para aprimorar o sistema de an\u00fancios da Meta. O sistema aprender\u00e1 continuamente as caracter\u00edsticas essenciais que melhoram o desempenho do an\u00fancio em v\u00e1rias superf\u00edcies, objetivos e tipos de an\u00fancios simultaneamente. No futuro, continuaremos a iterar no Meta Lattice. Essa nova arquitetura de modelo cria um sistema mais \u00e1gil \u2014 mais adapt\u00e1vel a mudan\u00e7as de mercado mais amplas, que pode utilizar rapidamente as inova\u00e7\u00f5es de IA e que opera com mais efici\u00eancia para fornecer os resultados que ajudam as empresas a crescer.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/about.fb.com\/br\/news\/2023\/05\/novos-avancos-de-inteligencia-artificial-impulsionam-o-desempenho-e-a-eficiencia-do-sistema-de-anuncios-da-meta\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Sobre a Meta\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-05-11T21:01:41+00:00\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2023-05-11T21:03:18+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/about.fb.com\/br\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2021\/10\/meta-social-16x9-1.jpg?resize=1024,576\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"1024\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"576\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/jpeg\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"vivianlusor\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Written by\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Meta\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Est. reading time\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"6 minutos\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\/\/about.fb.com\/br\/news\/2023\/05\/novos-avancos-de-inteligencia-artificial-impulsionam-o-desempenho-e-a-eficiencia-do-sistema-de-anuncios-da-meta\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/about.fb.com\/br\/news\/2023\/05\/novos-avancos-de-inteligencia-artificial-impulsionam-o-desempenho-e-a-eficiencia-do-sistema-de-anuncios-da-meta\/\"},\"author\":\"Facebook company\",\"headline\":\"Novos avan\u00e7os de intelig\u00eancia artificial impulsionam o desempenho e a efici\u00eancia do sistema de an\u00fancios da Meta\",\"datePublished\":\"2023-05-11T21:01:41+00:00\",\"dateModified\":\"2023-05-11T21:03:18+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/about.fb.com\/br\/news\/2023\/05\/novos-avancos-de-inteligencia-artificial-impulsionam-o-desempenho-e-a-eficiencia-do-sistema-de-anuncios-da-meta\/\"},\"wordCount\":1409,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/about.fb.com\/br\/#organization\"},\"articleSection\":[\"Homepage - 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A manuten\u00e7\u00e3o de um grande espa\u00e7o de modelo geralmente leva a uma prolifera\u00e7\u00e3o mais lenta de inova\u00e7\u00f5es de IA e \u00e0 inefici\u00eancia de computa\u00e7\u00e3o. Constru\u00edmos uma arquitetura de modelo hol\u00edstico que incorpora sinais d\u00edspares e equilibra o desempenho entre dom\u00ednios e objetivos. Al\u00e9m disso, equilibrar o desempenho do modelo com a efici\u00eancia de computa\u00e7\u00e3o \u00e9 um desafio t\u00e9cnico complexo e atraente. Para superar esses desafios, constru\u00edmos os seguintes componentes principais: Compreens\u00e3o hol\u00edstica dos objetivos dos anunciantes e das pessoas. O Meta Lattice pode entender os padr\u00f5es de uso comuns e os padr\u00f5es de engajamento de anunciantes \u00fanicos e latentes de fontes de dados heterog\u00eaneas, por meio de aprendizado multidom\u00ednio e multitarefa e armado por t\u00e9cnicas de ativa\u00e7\u00e3o esparsas. Esse mecanismo \u00e9 particularmente \u00fatil para o problema de \u201cinicializa\u00e7\u00e3o a frio\u201d \u2013 as pessoas podem receber recomenda\u00e7\u00f5es de an\u00fancios mais relevantes sobre produtos e superf\u00edcies emergentes, mesmo que haja poucos dados para aprender, por meio de uma melhor generaliza\u00e7\u00e3o. Lidando com feedback atrasado. O engajamento entre um an\u00fancio e uma pessoa que o visualiza pode durar de segundos (por exemplo, clicar, curtir) a dias (por exemplo, considerar uma compra, adicionar a um carrinho e, posteriormente, fazer a compra em um site ou aplicativo). Por meio da modelagem multi distribui\u00e7\u00e3o com consci\u00eancia temporal, o Meta Lattice pode capturar n\u00e3o apenas a inten\u00e7\u00e3o em tempo real de uma pessoa a partir de novos sinais, mas tamb\u00e9m o interesse de longo prazo de sinais lentos, esparsos e atrasados. Equilibrar v\u00e1rios dom\u00ednios e objetivos. Meta Lattice \u00e9 capaz de equilibrar o desempenho em v\u00e1rios dom\u00ednios e objetivos e atingir um status em que nenhum objetivo pode ser melhorado sem prejudicar o resto (tamb\u00e9m conhecido como otimiza\u00e7\u00e3o de Pareto). T\u00e9cnicas como a sele\u00e7\u00e3o de recursos Pareto-front, Meta Balance, ajudam a evitar o ajuste manual do desempenho de milhares de dom\u00ednios diferentes e dezenas de objetivos diferentes. Caminhando em dire\u00e7\u00e3o \u00e0 otimiza\u00e7\u00e3o global. Meta Lattice reduz o n\u00famero de previs\u00f5es e hiperpar\u00e2metros, aproveitando os relacionamentos de tarefas subjacentes no modelo. Em vez de ajustar manualmente um conjunto de hiperpar\u00e2metros no sistema de an\u00fancios, o Meta Lattice aprende automaticamente seu valor ideal. Dimensionamento de modelo avan\u00e7ado. A Meta Lattice tem trilh\u00f5es de par\u00e2metros com centenas de bilh\u00f5es de exemplos de milhares de dom\u00ednios de dados, incluindo as superf\u00edcies da plataforma Meta e nossos produtos voltados para anunciantes. Nosso modelo personalizado de Deep and Hierarchical Ensemble Network, constru\u00eddo sobre um backbone Transformers, \u00e9 altamente escal\u00e1vel em GPUs. Maximizando a efici\u00eancia do Capex de IA. Anteriormente, centenas de modelos eram treinados, servidos e otimizados separadamente. Agora introduzimos dois n\u00edveis de compartilhamento de recursos: (1) compartilhamento horizontal entre dom\u00ednios, objetivos e est\u00e1gios de classifica\u00e7\u00e3o por meio de otimiza\u00e7\u00e3o conjunta; e (2) compartilhamento hier\u00e1rquico entre modelos upstream grandes e de alta capacidade para modelos verticais downstream leves. Por meio do aprimoramento do compartilhamento de recursos, podemos reduzir significativamente a quantidade de necessidades computacionais. Inaugurando uma nova era de an\u00fancios baseados em IA Conforme as empresas enfrentam mudan\u00e7as cont\u00ednuas no comportamento do consumidor, desacelera\u00e7\u00f5es econ\u00f4micas e outras modifica\u00e7\u00f5es nas pr\u00e1ticas e restri\u00e7\u00f5es de uso de dados do setor, precisamos de sistemas de IA mais inteligentes e flex\u00edveis que possam enfrentar esses desafios com rapidez e efici\u00eancia. Meta Lattice \u00e9 uma maneira de usar a IA de forma mais ampla e profunda para aprimorar o sistema de an\u00fancios da Meta. O sistema aprender\u00e1 continuamente as caracter\u00edsticas essenciais que melhoram o desempenho do an\u00fancio em v\u00e1rias superf\u00edcies, objetivos e tipos de an\u00fancios simultaneamente. No futuro, continuaremos a iterar no Meta Lattice. Essa nova arquitetura de modelo cria um sistema mais \u00e1gil \u2014 mais adapt\u00e1vel a mudan\u00e7as de mercado mais amplas, que pode utilizar rapidamente as inova\u00e7\u00f5es de IA e que opera com mais efici\u00eancia para fornecer os resultados que ajudam as empresas a crescer.","og_url":"https:\/\/about.fb.com\/br\/news\/2023\/05\/novos-avancos-de-inteligencia-artificial-impulsionam-o-desempenho-e-a-eficiencia-do-sistema-de-anuncios-da-meta\/","og_site_name":"Sobre a Meta","article_published_time":"2023-05-11T21:01:41+00:00","article_modified_time":"2023-05-11T21:03:18+00:00","og_image":[{"width":1024,"height":576,"url":"https:\/\/about.fb.com\/br\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2021\/10\/meta-social-16x9-1.jpg?resize=1024,576","type":"image\/jpeg"}],"author":"vivianlusor","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Written by":"Meta","Est. reading time":"6 minutos"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/about.fb.com\/br\/news\/2023\/05\/novos-avancos-de-inteligencia-artificial-impulsionam-o-desempenho-e-a-eficiencia-do-sistema-de-anuncios-da-meta\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/about.fb.com\/br\/news\/2023\/05\/novos-avancos-de-inteligencia-artificial-impulsionam-o-desempenho-e-a-eficiencia-do-sistema-de-anuncios-da-meta\/"},"author":"Facebook company","headline":"Novos avan\u00e7os de intelig\u00eancia artificial impulsionam o desempenho e a efici\u00eancia do sistema de an\u00fancios da Meta","datePublished":"2023-05-11T21:01:41+00:00","dateModified":"2023-05-11T21:03:18+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/about.fb.com\/br\/news\/2023\/05\/novos-avancos-de-inteligencia-artificial-impulsionam-o-desempenho-e-a-eficiencia-do-sistema-de-anuncios-da-meta\/"},"wordCount":1409,"publisher":{"@id":"https:\/\/about.fb.com\/br\/#organization"},"articleSection":["Homepage - 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