La inteligencia artificial ha sido durante mucho tiempo un componente crucial del sistema de anuncios de Meta. Empezamos con la ingeniería manual de características para modelos pequeños y progresamos hasta construir cientos de modelos de redes neuronales profundas con billones de parámetros. Cada modelo se optimiza de forma independiente para diferentes objetivos, como mejorar la calidad de los anuncios para ofrecer mejores experiencias a las personas o aumentar las tasas de conversión para que nuestros anunciantes obtengan un mayor retorno de la inversión publicitaria.
Meta sigue tomando medidas valientes para avanzar y desplegar IA de última generación y ofrecer un cambio radical en el rendimiento de nuestro sistema de anuncios. Estamos desplegando modelos de IA más potentes para mejorar el rendimiento en todos los tipos y superficies de anuncios. Pretendemos conseguirlo mediante una mayor alineación con los objetivos de los anunciantes y aprovechando la rápida expansión de áreas de gran crecimiento, como el vídeo de formato corto, para ofrecer experiencias agradables a las personas, al tiempo que trabajamos para salvaguardar la privacidad.
Recientemente, hemos creado y desplegado Meta Lattice, una nueva arquitectura de modelo que aprende a predecir el rendimiento de un anuncio a través de una variedad de conjuntos de datos y objetivos de optimización que antes eran soportados por numerosos modelos más pequeños y aislados. Mejora el sistema de anuncios de Meta de las siguientes maneras:
- Mejor rendimiento. Meta Lattice es capaz de mejorar el rendimiento de nuestro sistema de anuncios de forma integrada. Hemos potenciado su rendimiento con una arquitectura de alta capacidad que permite a nuestro sistema de anuncios comprender más amplia y profundamente nuevos conceptos y relaciones en los datos y beneficia a los anunciantes a través de la optimización conjunta de un gran número de objetivos.
Los primeros resultados de nuestro despliegue en Instagram muestran que el intercambio de conocimientos a través de sus diferentes superficies (por ejemplo, Feed, Story y Reels) y a través de diversos objetivos del anunciante (por ejemplo, clics, visualizaciones de vídeo y conversiones) aumentó el rendimiento para los anunciantes. La optimización conjunta del valor para las personas y los anunciantes dio como resultado mejores experiencias publicitarias para las personas, mostrando una mejora de 8% en la calidad de los anuncios.
- Mejora de la eficiencia de la IA. Mantener y desarrollar menos y más potentes modelos hace que nuestro sistema general de anuncios sea más ágil a la hora de adoptar futuras innovaciones de IA, lo que genera un mayor valor para nuestros anunciantes. También esperamos que la transición a Meta Lattice permita a nuestra flota mejorar la eficiencia computacional, liberando recursos para explorar nuevas fronteras en IA.
- Adaptabilidad más rápida al cambiante panorama del mercado. A medida que las expectativas de las personas sobre cómo se utilizan sus datos continúan evolucionando, las regulaciones y políticas de los gobiernos y los actores de la industria también están cambiando. La evolución de las normativas de uso de datos y las prácticas de las plataformas cambian el tipo y la cantidad de datos disponibles para los modelos de aprendizaje automático. Hemos diseñado Meta Lattice para impulsar el rendimiento de los anunciantes en el nuevo entorno de publicidad digital, en el que tenemos acceso a datos menos precisos. Además, Lattice es capaz de generalizar aprendizajes a través de dominios y objetivos, lo que es especialmente crucial cuando el modelo tiene datos limitados con los que entrenarse. Un menor número de modelos también significa que podemos actualizar nuestros modelos de forma proactiva y eficiente y adaptarnos a la rápida evolución del panorama del mercado.
Meta Lattice: Una arquitectura de modelo que es más que la suma de sus partes
Antes de utilizar esta arquitectura de modelo, se preveía que el espacio de modelos de Meta Ads creciera sustancialmente en los próximos años a medida que surgieran nuevas superficies, productos de anunciantes y prácticas de privacidad. Mantener un gran espacio de modelos a menudo conduce a una proliferación más lenta de las innovaciones de IA y a la ineficiencia computacional.
Hemos construido una arquitectura de modelo integral que incorpora señales dispares y equilibra el rendimiento entre dominios y objetivos. Además, equilibrar el rendimiento del modelo con la eficiencia computacional es un reto técnico complejo y apremiante.
Para superar estos retos, hemos creado los siguientes componentes clave:
- Comprensión integral de los objetivos tanto de los anunciantes como de las personas. Meta Lattice puede comprender tanto los patrones comunes de uso como los patrones únicos y latentes de interacción entre las personas y los anunciantes a partir de fuentes de datos heterogéneas, mediante el aprendizaje multidominio y multitarea y armado con técnicas de activación dispersa. Este mecanismo es especialmente útil para el problema del «arranque en frío»: las personas pueden recibir recomendaciones publicitarias más pertinentes sobre productos y superficies emergentes, aunque haya pocos datos de los que aprender, gracias a una mejor generalización.
- Gestión de la retroalimentación retrasada. La interacción entre un anuncio y una persona que lo ve puede durar desde segundos (por ejemplo, un clic, un «me gusta») hasta días (por ejemplo, considerar una compra, añadir a un carrito y más tarde realizar la compra desde un sitio web o una aplicación). Mediante el modelado de distribución múltiple con conciencia temporal, Meta Lattice puede captar no sólo la intención en tiempo real de una persona a partir de señales frescas, sino también el interés a largo plazo a partir de señales lentas, dispersas y retrasadas.
- Equilibrio entre múltiples dominios y objetivos. Meta Lattice es capaz de equilibrar el rendimiento a través de múltiples dominios y objetivos y llegar a un estado en el que ningún objetivo puede ser mejorado sin perjudicar al resto (también conocido como optimalidad de Pareto). Técnicas como la selección de características Pareto-front, MetaBalance, ayudan a evitar el ajuste manual del rendimiento de miles de dominios diferentes y decenas de objetivos distintos.
- Avanzar hacia la optimización global. Meta Lattice reduce el número de predicciones e hiperparámetros aprovechando las relaciones entre tareas subyacentes en el modelo. En lugar de ajustar manualmente un conjunto de hiperparámetros en el sistema de anuncios, Meta Lattice auto-aprende su valor óptimo.
- Escalado avanzado del modelo. Meta Lattice tiene billones de parámetros con cientos de miles de millones de ejemplos de miles de dominios de datos, incluyendo las superficies de la plataforma de Meta, y nuestros productos orientados al anunciante. Nuestro modelo personalizado de red ensamblada jerárquica y de profundidad, construido sobre una columna vertebral de Transformers, es altamente escalable en GPU.
- Maximización de la eficiencia de AI Capex. Anteriormente, cientos de modelos se entrenaban, servían y optimizaban por separado. Ahora hemos introducido dos niveles de intercambio de recursos: (1) intercambio horizontal entre dominios, objetivos y etapas de clasificación a través de la optimización conjunta; e (2) intercambio jerárquico entre modelos ascendentes grandes y de alta capacidad y modelos verticales descendentes ligeros. Gracias a la mejora de la distribución de recursos, podemos reducir significativamente las necesidades computacionales.
Una nueva era de anuncios basados en inteligencia artificial
A medida que las empresas se enfrentan a continuos cambios en el comportamiento de los consumidores, desaceleraciones económicas y continuos cambios en las prácticas y restricciones de uso de datos de la industria, necesitamos sistemas de IA más inteligentes y flexibles que puedan hacer frente a estos desafíos de forma rápida y eficiente.
Meta Lattice es una de las formas en que estamos utilizando la IA de forma más amplia y profunda para mejorar el sistema de anuncios de Meta. El sistema ahora aprenderá continuamente las características esenciales que mejoran el rendimiento de los anuncios en varias superficies, objetivos y tipos de anuncios simultáneamente. En el futuro, seguiremos perfeccionando Meta Lattice. Esta nueva arquitectura de modelo crea un sistema más ágil, más adaptable a los cambios más amplios del mercado, que puede utilizar rápidamente las nuevas innovaciones de IA y que funciona de manera más eficiente para ofrecer los resultados que ayudan a las empresas a crecer.