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                微博為何讓人上癮?幕后推薦算法解密

                微博為何讓人上癮?幕后推薦算法解密

                編輯:Aeneas 好困

                【新智元導讀】大事件時常引「爆」熱搜,微博服務(wù)器為啥挺得?。课⒉┑教幎际俏业摹富ヂ?lián)網(wǎng)嘴替」,為何推薦內(nèi)容如此深得我心?

                2021年7月13日,勞累了一天的年輕人們,正準備躺平拿出手機,打開那熟悉的小破站App,一鍵三連自己最喜愛的up主的最新視頻。

                結(jié)果突然發(fā)現(xiàn),自己的眼前一黑:

                時隔一年,B站終于揭曉了這其中的奧秘:一個「詭計多端的0」。

                不過,你有沒有想過,即便是經(jīng)歷著用戶的瘋狂涌入,為啥這個微博,它沒崩呢?

                AI和微博有啥關(guān)系?

                在揭開這個謎底之前,還需要從人工智能的發(fā)展說起。

                7月27日,由中國互聯(lián)網(wǎng)協(xié)會指導、微博和新浪新聞主辦的「融合生態(tài) 價值共創(chuàng)」2022新智者大會順利召開。

                在「智驅(qū)萬物:AI推動萬物互聯(lián)的加速到來」議題中,微博COO、新浪移動CEO、新浪AI媒體研究院院長王巍發(fā)表了題為《云為數(shù)智 技術(shù)融合應(yīng)用 賦能微博復雜業(yè)務(wù)場景》的主題演講。

                王巍表示,如果我們回顧機器學習的發(fā)展歷程,可以看出AI的總體發(fā)展趨勢是:訓練數(shù)據(jù)的海量化及多樣化,AI模型的復雜化及通用化,算力的高效化及規(guī)模化。

                第一,是多模態(tài)數(shù)據(jù)融合。

                隨著5G的快速發(fā)展,圖片、視頻類型模態(tài)內(nèi)容在網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容中占比越來越高,所以進行模態(tài)融合非常必要。

                對于微博來說,如果能同時對文本、圖片、視頻進行多模態(tài)融合,也就可以更好理解這條微博所講的內(nèi)容了。

                第二,是超大規(guī)模圖計算。

                相對其他機器學習模型,超大規(guī)模圖計算有個特殊的優(yōu)勢:通過信息在網(wǎng)絡(luò)中的傳遞,促進信息的流動、匯聚與集成。

                比如對于行為少的冷啟動用戶,我們可以通過他關(guān)注列表中的人,以及這些人發(fā)布的內(nèi)容,通過信息傳播來推導這個用戶的興趣。

                第三,是AI研發(fā)的啞鈴模式。

                目前的AI研發(fā)重點,一個是越來越大的超級大模型,一個是模型小型化技術(shù)。

                我們都知道,目前隨著模型參數(shù)規(guī)模越來越大,模型效果越來越好,高精度模型仍然在持續(xù)增大,比如2018年Google的Bert剛出來的時候,模型參數(shù)規(guī)模是3億,不算太大,但是之后這個數(shù)字一直在飛速增長。

                OpenAI研發(fā)的GPT-2模型,參數(shù)規(guī)模15億,GPT-3模型,參數(shù)規(guī)模1750億,而到了2021年Google發(fā)布的Switch Transformer,參數(shù)規(guī)模已經(jīng)達到了1.6萬億。

                另一方面,雖然說模型越大效果越好,但是因為模型過大,有時會導致無法讓實際應(yīng)用落地。所以研發(fā)的另外一個重點,是將這些大模型小型化、輕量化,比如模型蒸餾、模型剪枝等技術(shù)。

                第四,是AI模型從專用模型走向通用模型。

                谷歌在2021年下半年公開了Pathways模型框架,首先提出了這一構(gòu)想,希望通過構(gòu)造一個通用的大模型,達到「一個模型做千萬件事」的目標。

                具體的思路是,不同任務(wù)數(shù)據(jù)輸入后,通過路由算法,選擇神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的部分路徑,到達模型輸出層。不同任務(wù)既有參數(shù)共享,也有任務(wù)獨有的模型參數(shù)。

                10億節(jié)點+100億邊的超大規(guī)模圖

                為何講了這么半天機器學習?因為接下來要登場的,就是「微博特色推薦系統(tǒng)」了。

                眾所周知,作為國內(nèi)最大的社交媒體網(wǎng)絡(luò),微博目前的月活用戶已經(jīng)達到5.82億了!這樣大的用戶規(guī)模,必然會讓微博上的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境十分復雜。

                再加上內(nèi)容時效性強、多樣性高,現(xiàn)在的網(wǎng)絡(luò)大事都會第一時間在微博上引爆。

                另外,微博面臨的場景還很多元化,需要在關(guān)系流、熱點流、視頻流等眾多場景中給用戶分發(fā)他們感興趣的「千人千面」的內(nèi)容。

                我可以沒有手指,但不能沒有手機

                面對復雜的業(yè)務(wù)場景,微博是怎樣通過AI和大數(shù)據(jù),做出能隨機應(yīng)變的推薦系統(tǒng)的呢?

                王巍向我們介紹說,微博推薦系統(tǒng)整體由三部分構(gòu)成:內(nèi)容理解、用戶理解,以及推薦系統(tǒng)。

                首先,是內(nèi)容理解。

                如果要想搞明白一個微博到底在說什么,僅僅理解文本內(nèi)容是不夠的,必須采用多模態(tài)理解技術(shù),融合博文、圖片、視頻等多種媒體信息。

                為此,微博訓練了自己的微博多模態(tài)預(yù)訓練模型,通過「對比學習」,用這種自監(jiān)督學習方法,來進行多模態(tài)預(yù)訓練。

                下圖的這例子就展示了微博是怎樣利用自帶的「話題」來自動構(gòu)造訓練數(shù)據(jù)的。

                比如,我們把兩個都寫著「訓練中的拉什福德」的微博當作正例,隨機選擇一些不同話題的微博作為負例,這樣就能自動構(gòu)造訓練數(shù)據(jù)。

                對于某條微博,其中的文本內(nèi)容通過Bert編碼,圖像和視頻內(nèi)容通過ViT編碼,然后通過fusion子網(wǎng)絡(luò)進行信息融合,形成微博的embedding編碼。這就是一種預(yù)訓練過程。

                經(jīng)過預(yù)訓練,學好的微博編碼器可以拿來對新的微博內(nèi)容進行多模態(tài)編碼,形成embedding,應(yīng)用在推薦等下游任務(wù)中。

                其次,在用戶理解方面,微博采取了超大規(guī)模圖計算,來更好地理解用戶的閱讀興趣。畢竟微博自帶社交媒體屬性,天然地就和大規(guī)模圖計算非常匹配。

                利用用戶和博文作為圖中的節(jié)點,以用戶間的關(guān)注關(guān)系、用戶和博文的閱讀及轉(zhuǎn)評贊等互動行為構(gòu)造圖中的邊,微博建立起了包含10億規(guī)模節(jié)點、100億規(guī)模邊的超大規(guī)模圖。

                通過大規(guī)模圖計算中的信息傳播、匯聚和集成,形成表征用戶興趣的embedding向量,可以更好地理解用戶興趣。

                如此一來,也就可以同時搞定用戶之間的關(guān)注關(guān)系、用戶和博文的轉(zhuǎn)評贊等等的互動行為了。

                在理解了用戶在講什么、理解了微博用戶的興趣之后,微博推薦系統(tǒng)就會將高質(zhì)量的微博,個性化地分發(fā)給感興趣的用戶。

                那么,如何在這種復雜場景下構(gòu)造高效率的推薦系統(tǒng)呢?

                微博采取的是采取了多場景建模的方式。最理想的情況是,只構(gòu)建一個推薦模型,用它來服務(wù)多個場景。

                那么如何表示場景間的共性和個性呢?可以通過網(wǎng)絡(luò)參數(shù)在場景間共享,或者場景自己獨享私有網(wǎng)絡(luò)參數(shù),來體現(xiàn)場景的共性與個性。

                比如這張模型圖,在模型的底層特征輸入層,以及網(wǎng)絡(luò)中間的一部分「專家子網(wǎng)絡(luò)」,這些網(wǎng)絡(luò)參數(shù)是各個場景共享的;而其他子網(wǎng)絡(luò)參數(shù)則是某個場景所獨有的

                通過這種方式,就能夠通過一個模型服務(wù)多個場景,節(jié)省模型資源。

                唐山事件:流量暴漲一倍怎么辦?

                現(xiàn)在,說回到最初的那個「懸念」上來。

                對于微博來說,這個保不齊什么時候就會「炸」的熱點,一直以來都是非常大的挑戰(zhàn)。

                比如,最近全民關(guān)注的「唐山事件」,事件當天的熱點流量,比日常流量峰值翻了整整一倍。

                對此王巍表示,微博在很早就應(yīng)用了微服務(wù)+Docker容器化技術(shù),不僅提升服務(wù)運維的效率,而且還實現(xiàn)了服務(wù)動態(tài)擴縮容能力。當前,微博已經(jīng)具備了10分鐘調(diào)度超過一萬臺的擴容能力,可以有足夠的服務(wù)器來應(yīng)對熱點流量。

                此外,微博還建立了熱點監(jiān)測機制和熱點聯(lián)動體系,并通過微博自研的Weibo Mesh技術(shù),實現(xiàn)不同服務(wù)間跨語言的高效調(diào)用,提升整體服務(wù)的性能,和聯(lián)動擴容效率。

                最后,微博采用了在離線實時混合部署技術(shù)。利用CPU實時搶占式調(diào)度技術(shù)與容器化技術(shù)相結(jié)合,實現(xiàn)微博服務(wù)在離線實時混合部署能力。

                綜合了上面這些操作之后,在有熱點流量來襲時,就可以秒級承接核心服務(wù)的熱點流量了。

                最后,讓我們再來回顧下互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展歷程。

                如果說PC互聯(lián)網(wǎng)是網(wǎng)絡(luò)世界的開端,那么移動互聯(lián)網(wǎng)的興起則讓我們將這無形的信息空間裝進了口袋。隨著大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等技術(shù)與移動互聯(lián)網(wǎng)的疊加融合,我們進入了智能信息時代。

                而現(xiàn)在,最火的話題就要數(shù)元宇宙了。從去年開始,元宇宙就引發(fā)了廣泛的討論,比如數(shù)字孿生、數(shù)字人、XR、區(qū)塊鏈技術(shù)等。

                王巍認為,目前基于AI、區(qū)塊鏈、XR等前沿技術(shù)的應(yīng)用場景,已經(jīng)體現(xiàn)了一些元宇宙的雛形。諸如游戲、社交等領(lǐng)域,都是元宇宙非常好的應(yīng)用場景,會引爆大家參與元宇宙的熱情。

                「新智者Talk」來襲!

                就在今天下午,我們即將迎來「新智者Talk」圓桌論壇!

                元宇宙時代,我們該如何與數(shù)量龐大的虛擬人相處?在論壇上,新智元楊靜、騰訊云蔡弋戈、商湯科技欒青、英偉達何展、奧丁科技張玥,與你一起暢聊元宇宙未來與數(shù)字新人類。

                「2022新智者大會」開啟,微博、新浪新聞聯(lián)合主辦,新智元戰(zhàn)略合作:2022年7月27日本周三已上線,快來預(yù)約直播啦!

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