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La importante inversión de Meta en inteligencia artificial incluye el desarrollo de un sistema de IA diseñado para impulsar todo el motor de recomendación de videos de Facebook en todas sus plataformas, dijo un ejecutivo de la empresa el miércoles.
Tom Alison, el jefe de Facebook, dijo que parte del “mapa tecnológico de Meta que llega hasta el 2026” involucra el desarrollo de un modelo de recomendación de IA que puede impulsar tanto el servicio de videos cortos Reels similar a TikTok de la compañía como videos más tradicionales y largos.
Hasta la fecha, Meta ha utilizado típicamente un modelo separado para cada uno de sus productos, como Reels, Grupos y el Feed principal de Facebook, dijo Alison en el escenario de la conferencia tecnológica de Morgan Stanley en San Francisco.
Como parte de la ambiciosa incursión de Meta en la IA, la empresa ha estado gastando miles de millones de dólares en unidades de procesamiento gráfico de Nvidia, o GPUs. Se han convertido en los chips principales utilizados por los investigadores de IA para entrenar los tipos de modelos de lenguaje grandes utilizados para alimentar el popular chatbot ChatGPT de OpenAI y otros modelos de IA generativos.
Alison dijo que la “fase 1” del mapa tecnológico de Meta implicó cambiar los sistemas de recomendación actuales de la empresa a GPUs en lugar de chips informáticos más tradicionales, lo que ayudó a mejorar el rendimiento general de los productos.
Al aumentar el interés en los LLMs el año pasado, los ejecutivos de Meta se sorprendieron por cómo estos grandes modelos de IA podían “manejar grandes cantidades de datos y todo tipo de actividades muy generales como chatear”, dijo Alison. Meta llegó a ver la posibilidad de un modelo de recomendación gigante que podría ser utilizado en varios productos, y el año pasado construyó “este tipo de nueva arquitectura de modelo”, dijo Alison, agregando que la empresa lo probó en Reels.
Esta nueva “arquitectura de modelo” ayudó a Facebook a obtener “una ganancia del 8% al 10% en el tiempo de visualización de Reels” en la aplicación principal de Facebook, lo que según Alison ayudó a probar que el modelo estaba “aprendiendo de los datos de manera mucho más eficiente que la generación anterior”.
“Realmente nos hemos centrado en invertir más para asegurarnos de que podamos escalar estos modelos con el tipo correcto de hardware”, dijo.
Meta ahora está en “fase 3” de su reestructuración del sistema, que implica intentar validar la tecnología y llevarla a múltiples productos.
“En lugar de solo impulsar Reels, estamos trabajando en un proyecto para alimentar todo nuestro ecosistema de videos con este modelo único, y luego podemos agregar nuestro producto de recomendación de Feed para que también sea servido por este modelo”, dijo Alison. “Si lo hacemos bien, no solo las recomendaciones serán más atractivas y relevantes, sino que pensamos que la capacidad de respuesta también puede mejorar”.
Ilustrando cómo funcionará si tiene éxito, Alison dijo: “Si ves algo que te interesa en Reels, y luego vuelves al Feed, podemos mostrarte más contenido similar”.
Alison dijo que Meta ha acumulado un gran stock de GPUs que se utilizarán para ayudar en sus esfuerzos más amplios de IA generativa, como el desarrollo de asistentes digitales.
Algunos proyectos de IA generativa que Meta está considerando incluyen la incorporación de herramientas de chat más sofisticadas en su Feed principal para que una persona que vea una “publicación recomendada sobre Taylor Swift”, pueda tal vez “fácilmente hacer clic en un botón y decir, ‘Oye Meta IA, dime más sobre lo que estoy viendo con Taylor Swift en este momento'”.
Meta también está experimentando con la integración de su herramienta de chat de IA dentro de Grupos, para que un miembro de un grupo de cocina de Facebook potencialmente pueda hacer una pregunta sobre postres y obtener una respuesta de un asistente digital.
“Creo que tenemos la oportunidad de poner la IA generativa en un entorno de consumidores tipo multijugador”, dijo Alison.
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