Omar Marqués | Fotos de sopa | Cohete ligero | imágenes falsas
metas Las inversiones significativas en inteligencia artificial incluyen el desarrollo de un sistema de inteligencia artificial que impulsará todo el motor de recomendación de videos de Facebook en todas las plataformas, dijo el miércoles un ejecutivo de la compañía.
Tom Alison, director de Facebook, dijo que parte de la «hoja de ruta tecnológica hasta 2026» de Meta incluye el desarrollo de un modelo de recomendación de IA que pueda impulsar tanto el servicio de videos cortos Reels, similar a TikTok, de la compañía como videos más tradicionales y más largos.
Hasta ahora, Meta ha utilizado normalmente un modelo separado para cada uno de sus productos, como Reels, Groups y el feed principal de Facebook, dijo Alison en el escenario de la conferencia tecnológica de Morgan Stanley en San Francisco.
Como parte del ambicioso impulso de Meta hacia la IA, la compañía ha gastado miles de millones de dólares en unidades de procesamiento de gráficos o GPU de Nvidia. Se han convertido en los principales chips utilizados por los investigadores de IA para entrenar los tipos de modelos de lenguaje grandes (LLM) que impulsan el popular chatbot ChatGPT de OpenAI y otros modelos de IA generativa.
Alison dijo que la «Fase 1» de la hoja de ruta técnica de Meta implica trasladar los sistemas de recomendación actuales de la compañía a GPU desde chips de computadora más tradicionales para mejorar el rendimiento general de los productos.
A medida que el interés en los LLM se disparó el año pasado, los metaejecutivos quedaron impresionados por cómo estos grandes modelos de IA «pueden manejar una gran cantidad de datos y todo tipo de actividades muy generales como chatear», dijo Alison. Al reconocer la posibilidad de un modelo de recomendación masivo que podría usarse en todos los productos, Meta construyó «este tipo de nueva arquitectura de modelo» el año pasado, dijo Alison, y agregó que la compañía lo probó en Reels.
Esta nueva «arquitectura modelo» ayudó a Facebook a lograr un «aumento del 8 al 10 por ciento en el tiempo de visualización de Reels» en la aplicación principal de Facebook, lo que, según Alison, ayudó a demostrar que el modelo «aprendió de los datos de manera mucho más eficiente que la generación anterior». «
«Realmente nos hemos centrado en invertir más para asegurarnos de que podemos escalar estos modelos con el hardware adecuado», afirmó.
Meta se encuentra actualmente en la «Fase 3» de la reestructuración de su sistema, que intenta validar e implementar la tecnología en múltiples productos.
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“En lugar de simplemente ejecutar Reels, estamos trabajando en un proyecto para impulsar todo nuestro ecosistema de video utilizando este único modelo. «¿Podemos entonces agregar nuestro producto de recomendación de alimentos que también ofrece este modelo?», dijo Alison. «Si hacemos esto bien, no sólo las recomendaciones serán más atractivas y relevantes, sino que también creemos que su capacidad de respuesta puede mejorar».
Alison ilustró cómo funcionaría si tuviera éxito: «Si ve algo que le interesa en Reels y luego regresa al feed, podemos mostrarle más contenido similar».
Alison dijo que Meta ha acumulado una enorme reserva de GPU que se utilizarán para respaldar sus esfuerzos más amplios de IA generativa, como el desarrollo de asistentes digitales.
Algunos proyectos de IA generativa que Meta está considerando incluyen la integración de herramientas de chat más sofisticadas en su feed principal, de modo que alguien que vea una «publicación recomendada sobre Taylor Swift» pueda «simplemente hacer clic en un botón y decir: ‘Hola Meta AI, cuéntame'». más sobre lo que estoy viendo con Taylor Swift’”.
Meta también está experimentando con la integración de su herramienta de chat de IA en grupos, de modo que un miembro de un grupo de repostería de Facebook podría hacer una pregunta sobre postres y recibir una respuesta de un asistente digital.
«Creo que tenemos la oportunidad de integrar la IA generativa en algún tipo de entorno de consumo multijugador», dijo Alison.
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