Loading feed…
Facebook Engineering
0 Hot0 comments8 min read
From User Sequences to Scaling Laws: A Multi-Stage Architecture for Meta’s Ads Ranking
AI summary
Meta giới thiệu hai cải tiến kiến trúc cho hệ thống xếp hạng quảng cáo ở quy mô lớn: mô hình đa giai đoạn tách biệt xử lý người dùng nặng offline khỏi ranking online nhẹ, cùng kỹ thuật tokenization dày đặc với attention hướng mục tiêu. Giai đoạn offline xử lý hàng nghìn sự kiện người dùng bất đồng bộ bằng transformer sâu, lưu trữ embeddings để giai đoạn online kết hợp với tín hiệu thời gian thực. Hệ thống thể hiện luật scaling log-tuyến tính kiểu LLM dù sử dụng các ID thưa thớt thay vì văn bản dày đặc. Bốn yếu tố scaling quan trọng gồm: hình dạng mô hình cân bằng, khả năng điều chỉnh đa giai đoạn, đa dạng chuỗi sự kiện, và làm giàu đặc trưng ngữ nghĩa. Kiến trúc này, nền tảng cốt lõi của GEM, đã nâng 6% chuyển đổi Instagram, 3% Facebook và 3.5% lượt nhấp quảng cáo Facebook.
Why read it: Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách Meta áp dụng kiến thức về scaling laws và multi-stage architecture trong xử lý dữ liệu user behavior để tối ưu hiệu suất ranking ads mà không cần tăng chi phí server theo tỷ lệ, giúp hiểu rõ cách xây dựng mô hình AI hiệu quả với chi phí thấp và khả năng mở rộng cao.
What do you remember?
Answer 3 short questions to earn reward points for this article. Only do it if you want the points.
up to +17 points
3 questions · under a minute · optional
Source: https://engineering.fb.com/2026/08/05/ml-applications/from-user-sequences-to-scaling-laws-a-multi-stage-architecture-for-metas-ads-ranking. 8 Sync News only summarizes and links out; content copyright belongs to the authors and original sources.
Recommended for you
Bình luận
Đang tải bình luận…
