編輯：Aeneas 好困

【新智元導(dǎo)讀】大事件時(shí)常引「爆」熱搜，微博服務(wù)器為啥挺得??？微博到處都是我的「互聯(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(zhǔn)備躺平拿出手機(jī)，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(shí)隔一年，B站終于揭曉了這其中的奧秘：一個(gè)「詭計(jì)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(gè)微博，它沒崩呢？

AI和微博有啥關(guān)系？

在揭開這個(gè)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(guó)互聯(lián)網(wǎng)協(xié)會(huì)指導(dǎo)、微博和新浪新聞主辦的「融合生態(tài) 價(jià)值共創(chuàng)」2022新智者大會(huì)順利召開。

在「智驅(qū)萬物：AI推動(dòng)萬物互聯(lián)的加速到來」議題中，微博COO、新浪移動(dòng)CEO、新浪AI媒體研究院院長(zhǎng)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(fù)雜業(yè)務(wù)場(chǎng)景》的主題演講。

王巍表示，如果我們回顧機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程，可以看出AI的總體發(fā)展趨勢(shì)是：訓(xùn)練數(shù)據(jù)的海量化及多樣化，AI模型的復(fù)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(jìn)行模態(tài)融合非常必要。

對(duì)于微博來說，如果能同時(shí)對(duì)文本、圖片、視頻進(jìn)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(jì)算。

相對(duì)其他機(jī)器學(xué)習(xí)模型，超大規(guī)模圖計(jì)算有個(gè)特殊的優(yōu)勢(shì)：通過信息在網(wǎng)絡(luò)中的傳遞，促進(jìn)信息的流動(dòng)、匯聚與集成。

比如對(duì)于行為少的冷啟動(dòng)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(dǎo)這個(gè)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(diǎn)，一個(gè)是越來越大的超級(jí)大模型，一個(gè)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(shí)候，模型參數(shù)規(guī)模是3億，不算太大，但是之后這個(gè)數(shù)字一直在飛速增長(zhǎng)。

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(dá)到了1.6萬億。

另一方面，雖然說模型越大效果越好，但是因?yàn)槟Ｐ瓦^大，有時(shí)會(huì)導(dǎo)致無法讓實(shí)際應(yīng)用落地。所以研發(fā)的另外一個(gè)重點(diǎn)，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(gè)通用的大模型，達(dá)到「一個(gè)模型做千萬件事」的目標(biāo)。

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(dá)模型輸出層。不同任務(wù)既有參數(shù)共享，也有任務(wù)獨(dú)有的模型參數(shù)。

10億節(jié)點(diǎn)+100億邊的超大規(guī)模圖

為何講了這么半天機(jī)器學(xué)習(xí)？因?yàn)榻酉聛硪菆?chǎng)的，就是「微博特色推薦系統(tǒng)」了。

眾所周知，作為國(guó)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(dá)到5.82億了！這樣大的用戶規(guī)模，必然會(huì)讓微博上的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境十分復(fù)雜。

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

另外，微博面臨的場(chǎng)景還很多元化，需要在關(guān)系流、熱點(diǎn)流、視頻流等眾多場(chǎng)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(jī)

面對(duì)復(fù)雜的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，微博是怎樣通過AI和大數(shù)據(jù)，做出能隨機(jī)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(gè)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(xùn)練了自己的微博多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練模型，通過「對(duì)比學(xué)習(xí)」，用這種自監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，來進(jìn)行多模態(tài)預(yù)訓(xùn)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(dòng)構(gòu)造訓(xùn)練數(shù)據(jù)的。

比如，我們把兩個(gè)都寫著「訓(xùn)練中的拉什福德」的微博當(dāng)作正例，隨機(jī)選擇一些不同話題的微博作為負(fù)例，這樣就能自動(dòng)構(gòu)造訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

對(duì)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(jìn)行信息融合，形成微博的embedding編碼。這就是一種預(yù)訓(xùn)練過程。

經(jīng)過預(yù)訓(xùn)練，學(xué)好的微博編碼器可以拿來對(duì)新的微博內(nèi)容進(jìn)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(jì)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(jì)算非常匹配。

利用用戶和博文作為圖中的節(jié)點(diǎn)，以用戶間的關(guān)注關(guān)系、用戶和博文的閱讀及轉(zhuǎn)評(píng)贊等互動(dòng)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(diǎn)、100億規(guī)模邊的超大規(guī)模圖。

通過大規(guī)模圖計(jì)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(shí)搞定用戶之間的關(guān)注關(guān)系、用戶和博文的轉(zhuǎn)評(píng)贊等等的互動(dòng)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(huì)將高質(zhì)量的微博，個(gè)性化地分發(fā)給感興趣的用戶。

那么，如何在這種復(fù)雜場(chǎng)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(chǎng)景建模的方式。最理想的情況是，只構(gòu)建一個(gè)推薦模型，用它來服務(wù)多個(gè)場(chǎng)景。

那么如何表示場(chǎng)景間的共性和個(gè)性呢？可以通過網(wǎng)絡(luò)參數(shù)在場(chǎng)景間共享，或者場(chǎng)景自己獨(dú)享私有網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，來體現(xiàn)場(chǎng)景的共性與個(gè)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(gè)場(chǎng)景共享的；而其他子網(wǎng)絡(luò)參數(shù)則是某個(gè)場(chǎng)景所獨(dú)有的

通過這種方式，就能夠通過一個(gè)模型服務(wù)多個(gè)場(chǎng)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(gè)「懸念」上來。

對(duì)于微博來說，這個(gè)保不齊什么時(shí)候就會(huì)「炸」的熱點(diǎn)，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(dāng)天的熱點(diǎn)流量，比日常流量峰值翻了整整一倍。

對(duì)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(yùn)維的效率，而且還實(shí)現(xiàn)了服務(wù)動(dòng)態(tài)擴(kuò)縮容能力。當(dāng)前，微博已經(jīng)具備了10分鐘調(diào)度超過一萬臺(tái)的擴(kuò)容能力，可以有足夠的服務(wù)器來應(yīng)對(duì)熱點(diǎn)流量。

此外，微博還建立了熱點(diǎn)監(jiān)測(cè)機(jī)制和熱點(diǎn)聯(lián)動(dòng)體系，并通過微博自研的Weibo Mesh技術(shù)，實(shí)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(dòng)擴(kuò)容效率。

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

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

最后，讓我們?cè)賮砘仡櫹禄ヂ?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(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的興起則讓我們將這無形的信息空間裝進(jìn)了口袋。隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等技術(shù)與移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的疊加融合，我們進(jìn)入了智能信息時(shí)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(rèn)為，目前基于AI、區(qū)塊鏈、XR等前沿技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)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(chǎng)景，會(huì)引爆大家參與元宇宙的熱情。

「新智者Talk」來襲！

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