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導語：騰訊廣告不斷探索硬核技術，通過產學融合加速營銷效益提升，為廣告主提供全方位服務
機器學習技術的飛速發展，使得在廣告、電商、安全等多個領域中應用越來越廣泛。廣告業務需要處理大量數據和高效計算，因此機器學習在廣告業務中的應用顯得尤為重要。如何利用機器學習技術實現規模化應用，解決廣告提效難題一直是業界技術應用的重要課題。目前，蔣杰正帶領騰訊廣告系統全面升級，并在廣告提效技術的應用方面取得了重要進展。
蔣杰秉承“技術提效”理念，將北京大學-騰訊協同創新實驗室(以下簡稱：聯合實驗室)兩項入選國際頂級學術會議VLDB 2022與WWW(國際萬維網大會)的前沿機器學習技術應用于廣告業務場景中，為騰訊廣告系統的“太極機器學習平臺”與“千億參數大模型”的落地持續賦能，助力系統成為騰訊廣告全域經營堅實的技術底座。這一次的系統升級，不僅是對“技術提效”理念的充分實踐，更彰顯了騰訊廣告將前沿技術能力轉化為業務價值的行動力。
蔣杰，騰訊公司副總裁
前沿技術持續提效
“從技術的角度理解業務，從業務的角度審視技術，讓技術演進推動業務增長”是騰訊廣告所秉承的技術原則。蔣杰借助“騰訊廣告系統全面升級”這一練兵場，為聯合實驗室的技術成果落地“量體裁衣”：
當下互聯網生態，每天產生至少百億規模的數據樣本，而廣告推薦場景更需要對復雜條件做分析和判斷，其中涵蓋的特征數量可達千億甚至萬億規模。特征的多變性與成長性，亦對廣告系統的學習能力提出了更高的要求。為此，騰訊基于聯合實驗室提出的自動化建模超大規模圖網絡的可拓展圖學習理論(PaSca)，自研Angel Graph圖計算框架，降低大規模圖神經網絡模型訓練的門檻，提升了系統的數據學習效率。獲益于此，騰訊廣告系統在不同推薦場景的靈活性與準確性得到極大提高，可根據各個平臺用戶的特點實現快速精準推薦，更能結合頁面和上下文信息，通過強化場景差異性表達，提升投放效果。
另一方面，廣告業務對數據理解和運算速度、質量要求極高，甚至需要在毫秒級別內完成復雜的計算和匹配。為了提高廣告運算的效率和準確性，當前許多企業采用千億或萬億參數規模的超大型模型來優化對高維特征的理解，并實現組合特征的計算和匹配。超大型模型的訓練和應用已成為廣告平臺的技術壁壘之一，而機器學習技術在其中扮演著關鍵角色。如果將超大型模型比作廣告場景中的賽車，那么機器學習技術就像賽車的引擎，其質量的好壞將直接影響賽車的速度和穩定性。因此，技術團隊利用聯合實驗室的成果，從基礎設施建設和訓練速度提升兩個方面著手，為超大型模型的訓練和應用提供技術支持。這一技術壁壘在當前廣告平臺的發展中具有重要意義。
基建層面，依托于聯合實驗室研發的新一代分布式深度學習平臺Angel4.0，騰訊廣告自主研發出AngelPS 技術，并將其作為太極機器學習平臺的核心組件落地應用于廣告系統。在AngelPS的助力下，太極機器學習平臺單模型處理上限提升至10TB級別，更能實現7X24小時的在線深度學習與推理，自此，廣告系統學習、推理海量廣告數據的穩定性與擴展性得到了極大提升，讓超大規模廣告模型的生產和使用成為現實。速度層面，騰訊廣告基于聯合實驗室提出的稀疏大模型訓練加速解決方案AngelRec，自主研發高性能預訓練框架AngelPTM，為超大規模廣告模型的訓練速度、維度與精度加足馬力。
助力廣告主生意增長
騰訊廣告通過利用太極機器學習平臺，成功訓練了混元AI大模型和廣告大模型。這項技術升級為騰訊廣告系統帶來了更強的理解和運算能力，有效提升了廣告主最關心的“起量、成本和穩定性”三大指標。
騰訊廣告系統
隨著騰訊廣告系統的全面升級，當下廣告場景效果轉化的確定性與轉化效率均得以提升，為廣告主們帶來生意增長。未來，騰訊廣告亦將持續踐行“技術提效”思路，立足于騰訊與清華大學、中科院計算所等多所高校的產學研布局與研發成果，深挖大數據與自然語言處理等多個前沿領域，持續探索廣告業務在產學融合層面的新航圖。
(來源：新視線)
原鏈接：https://news.sina.com.cn/sx/2022-11-02/detail-imqmmthc3015001.shtml
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