Meta презентувала нову систему штучного інтелекту для реклами

Meta презентувала нову систему штучного інтелекту для реклами

Meta презентувала Andromeda — нову систему штучного інтелекту для ефективнішої роботи рекламних кампаній. Вона використовує апаратне забезпечення NVIDIA Grace Hopper Superchip та Meta Training and Inference Accelerator (MTIA).

NVIDIA Grace Hopper Superchip — це інтегрований процесор, який об’єднує центральний процесор (CPU) NVIDIA Grace та графічний процесор (GPU) NVIDIA Hopper. Вони з’єднані високошвидкісним інтерфейсом NVLink-C2C, що забезпечує швидку та ефективну роботу застосунків штучного інтелекту та високопродуктивних обчислень.

Meta Training and Inference Accelerator (MTIA) — це спеціалізований чип, розроблений Meta для підвищення ефективності їхніх систем рекомендацій, оптимізований для глибоких нейронних мереж.

Що покращила нова система Andromeda:

  • Точність рекомендацій зросла на 6%.
  • Якість реклами у певних сегментах підвищилась на 8%.
  • Швидкість обробки запитів моделі збільшилась утричі.
  • Місткість моделей зросла у 10 000 разів.

Нові функції спрямовані на підвищення ефективності рекламних кампаній для бізнесу. Зокрема, користувачі сервісу Advantage+ отримали збільшення рентабельності витрат на рекламу (ROAS) на 22% і 7% приросту конверсій.

Andromeda використовує нову технологію штучного інтелекту, яка працює на базі Grace Hopper Superchip. Завдяки цьому система швидше обробляє запити, знижує витрати та краще підлаштовується під потреби користувачів.

Також у системі реалізовано ієрархічну структуру організації рекламних даних. Це дозволяє зменшити кількість кроків у процесі обробки та зробити результати пошуку точнішими. Meta оптимізувала свої моделі, додавши механізм, який регулює складність обчислень у реальному часі. Це збільшило ефективність роботи системи в 10 разів.

Фото: ієрархічна структура організації рекламних даних

У майбутньому Meta планує впровадити нові функції, такі як авторегресійну функцію втрат, та підвищити складність моделей у 1000 разів. Також компанія розширить можливості для створення різноманітного рекламного контенту.

Авторегресійна функція втрат — це підхід, який враховує залежність між поточними й попередніми даними. Він використовується для підвищення точності моделей, дозволяючи враховувати власні помилки та покращувати прогнози в майбутньому.

Нові технології демонструють прагнення Meta вдосконалювати рекламні інструменти та відповідати на запит бізнесу на якісний і креативний контент.

Джерело: Swipe Insight

Ольга Беспалько
Ольга Беспалько
• Media Editor
Inweb
Редакторка медіа з досвідом роботи у контент-менеджменті та копірайтингу. Постійно слідкую за digital трендами і новинами, щоб надавати вам цікаву та актуальну інформацію. Зі мною ви точно будете в курсі всіх подій.
Більше цікавого