ইনসাইড দ্য টেক - রোবলক্স - রোবলক্স ব্লগে ব্যক্তিগতকরণের জন্য সমাধান

টেকের ভিতরে একটি ব্লগ সিরিজ যা আমাদের সাথে হাত মিলিয়ে যায় টেক টক পডকাস্ট. এখানে, আমরা মূল প্রযুক্তিগত চ্যালেঞ্জগুলির মধ্যে আরও ডুব দিই যা আমরা মোকাবেলা করছি এবং এটি করার জন্য আমরা যে অনন্য পদ্ধতিগুলি গ্রহণ করছি তা ভাগ করে নিচ্ছি। এই সংস্করণে টেকের ভিতরে, আমরা সিনিয়র ইঞ্জিনিয়ারিং ম্যানেজার মিশেল গং-এর সাথে কথা বলেছি যে কীভাবে ব্যক্তিগতকরণ টিমের কাজ Roblox ব্যবহারকারীদের তাদের পছন্দের অভিজ্ঞতা খুঁজে পেতে সহায়তা করছে সে সম্পর্কে আরও জানতে। 

আপনি কোন প্রযুক্তিগত চ্যালেঞ্জের জন্য সমাধান করছেন?

আমাদের দল - ব্যক্তিগতকরণ, যা গ্রোথ গ্রুপে রয়েছে - আমাদের ব্যবহারকারীদের ব্যক্তিগতকৃত এবং প্রাসঙ্গিক সুপারিশ প্রদানের জন্য দায়ী৷ আমরা লোকেদের তাদের পছন্দের বিষয়বস্তু খুঁজে পেতে, Roblox-এ দীর্ঘমেয়াদী ব্যস্ততাকে উত্সাহিত করতে এবং তাদের জন্য সঠিক লোকেদের সাথে অভিজ্ঞতার সংযোগ স্থাপন করতে চাই। 

আজ, আমাদের 66 মিলিয়ন দৈনিক সক্রিয় ব্যবহারকারী রয়েছে, কিন্তু সেই সংখ্যা প্রতি বছর প্রায় 20% বৃদ্ধি পাচ্ছে, এবং এর অর্থ আরও বেশি সংখ্যক ডেটা আসছে। সুতরাং, একটি বড় প্রযুক্তিগত চ্যালেঞ্জ হল রিয়েল-টাইম প্রতিক্রিয়াশীলতা বজায় রাখা এবং ব্যক্তিগতকৃত সুপারিশগুলি নিশ্চিত করা। দীর্ঘ অপেক্ষার প্রয়োজন নেই, সবই পরিবেশন খরচ না বাড়িয়ে। আসলে, গত বছর আমরা আমাদের ব্যাকএন্ড অবকাঠামো সম্পূর্ণরূপে পুনর্নির্মাণের একটি কারণ।

আমরা যখন বড় হচ্ছি, আমরা নিজেদেরকে জিজ্ঞাসা করছি কিভাবে আমরা অতিরিক্ত কম্পিউট পাওয়ারের প্রয়োজন ছাড়াই ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা উন্নত করতে পারি। আমরা মনে করি মেশিন লার্নিং উত্তরের অংশ হতে পারে, কিন্তু আমরা দেখেছি যে ML সমাধানগুলি আরও গণনা সংস্থান ব্যবহার করতে পারে — যা খরচ বাড়ায় — ডেটা মডেলগুলি বড় হওয়ার সাথে সাথে। এটি আমাদের জন্য পরিমাপযোগ্য নয়, তাই আমরা সেই অতিরিক্ত খরচ না করে রিয়েল-টাইম অনুসন্ধান এবং র‌্যাঙ্কিং উন্নত করার জন্য কাজ করছি। 

এই প্রযুক্তিগত চ্যালেঞ্জ মোকাবেলা করার জন্য আমরা তৈরি করছি কিছু উদ্ভাবনী সমাধান কি?

আমরা একটি সুপারিশকারী সিস্টেম তৈরি করছি যাতে লোকেরা তাদের সাথে সবচেয়ে প্রাসঙ্গিক বিষয়বস্তু দ্রুত আবিষ্কার করতে পারে। এটি করার জন্য, আমরা শিখছি কিভাবে সমস্যার সবচেয়ে উন্নত ML প্রযুক্তি প্রয়োগ করতে হয়। উদাহরণস্বরূপ, আমরা এই সিস্টেমগুলিতে স্ব-তত্ত্বাবধানে শিক্ষা, উন্নত স্থাপত্য এবং বৃহৎ ভাষার মডেল (LLM) থেকে কৌশল এবং কাউন্টারফ্যাকচুয়াল মূল্যায়ন অন্তর্ভুক্ত করেছি।

অনেক উন্নত প্রাক-প্রশিক্ষিত এলএলএম আছে, কিন্তু আমরা সেগুলি সরাসরি ব্যবহার করতে পারি না কারণ সেগুলি উচ্চ পরিবেশন খরচ বহন করে। পরিবর্তে, আমরা প্রায়শই এলএলএম তৈরির জন্য নিযুক্ত কৌশলগুলি ব্যবহার করে আমাদের নিজস্ব মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দিচ্ছি। একটি উদাহরণ হল সিকোয়েন্স মডেলিং, যেহেতু ভাষা এবং রবলক্স ব্যবহারকারীর খেলার ইতিহাস উভয়ই সিকোয়েন্স। আমরা বুঝতে চাই যে ব্যবহারকারীর খেলার ইতিহাসের কোন অংশটি তাদের বর্তমান এবং ভবিষ্যতের আগ্রহ এবং পছন্দগুলির পূর্বাভাস দিতে পারে৷ এই মডেল আমাদের এটা করতে সাহায্য করে.   

একই সময়ে, স্ব-তত্ত্বাবধানে উপস্থাপনা শিক্ষা এখন ব্যাপকভাবে কম্পিউটার দৃষ্টি এবং প্রাকৃতিক ভাষা বোঝার ক্ষেত্রে ব্যবহৃত হচ্ছে, এবং আমরা আমাদের সুপারিশ সিস্টেমগুলিতে এই কৌশলটি প্রয়োগ করছি। 

এই প্রযুক্তিগত কাজ থেকে মূল শিক্ষা কি?

Roblox এর লক্ষ্য হল এক বিলিয়ন ব্যবহারকারীকে সংযুক্ত করা, এবং এটি করার জন্য, আমাদের এমন সমাধানগুলি সনাক্ত করতে হবে যা উপযোগিতা এবং খরচের ভারসাম্য বজায় রাখে। যখন আমরা এটি কার্যকরভাবে করি, তখন আমরা আমাদের সম্প্রদায়ে আরও বেশি বিনিয়োগ করতে সক্ষম হই। 

উদাহরণস্বরূপ, আমরা আমাদের নিজস্ব ডেটা সেন্টারে বিনিয়োগ করার সিদ্ধান্ত নিয়েছি, এবং সেই বাজিটি পরিশোধ করছে। সবচেয়ে বড় যে জিনিসটি আমরা শিখেছি তা হল যে যখন আমাদের নিজেদের কিছু করার সংস্থান এবং ক্ষমতা থাকে, তখন তৃতীয় পক্ষের প্রযুক্তির জন্য অর্থ প্রদানের চেয়ে উদ্দেশ্য-নির্মিত কিছু তৈরি করা আরও দক্ষ। আমাদের প্ল্যাটফর্ম এবং আমাদের মডেলগুলি গ্রাউন্ড আপ থেকে তৈরি করে, আমরা আমাদের ব্যবসা এবং আমাদের সংস্থান সীমাবদ্ধতা এবং প্রয়োজনীয়তার জন্য অপ্টিমাইজ করা উদ্ভাবনী সমাধানগুলি অনুসরণ করতে সক্ষম হয়েছি। 

আপনি এবং আপনার দল কীভাবে প্রযুক্তিগত চ্যালেঞ্জগুলি মোকাবেলা করেন তার সাথে কোন রবলক্সের মান সবচেয়ে ভালো বলে মনে করেন?

সম্প্রদায়কে সম্মান করুন। আমরা আমাদের নির্মাতা এবং আমাদের বিকাশকারীদের সম্পর্কে গভীরভাবে যত্নশীল। তাদের মতামত সত্যিই গুরুত্বপূর্ণ. আমরা বিকাশকারীর প্রতিক্রিয়া খুব গুরুত্ব সহকারে নিই। আমি আমাদের ডেভেলপার রিলেশন টিমের সাথে অংশীদারিত্বে সরাসরি বিকাশকারীর প্রশ্নের উত্তর দিতে অনেক সময় ব্যয় করি। তাদের প্রতিক্রিয়া বুঝতে এবং তাদের জন্য আমরা কীভাবে আমাদের প্ল্যাটফর্ম উন্নত করতে পারি তা দেখার জন্য সময় নেওয়া, আমরা সঠিক জিনিসগুলিতেও ফোকাস করছি তা নিশ্চিত করতে আমাদের সাহায্য করেছে। 

আমি আরও বলতে চাই দীর্ঘ দৃশ্য গ্রহণ. আমি রোবলক্সে যোগ দিয়েছি কারণ আমি সত্যিই ডেভের দীর্ঘ দৃষ্টিভঙ্গি গ্রহণের দৃষ্টিভঙ্গিতে বিশ্বাস করি। আসলে, আমাদের দৈনন্দিন কাজে, আমরা স্বল্প-মেয়াদী হ্যাকি সমাধানগুলি তৈরি করা এড়িয়ে চলি। পরিবর্তে, আমরা নীতিগত, নির্ভরযোগ্য এবং মাপযোগ্য সমাধানগুলি তৈরি করার উপর জোর দিই কারণ আমরা ভবিষ্যতের জন্য তৈরি করছি।

Roblox এবং আপনার দল কোথায় যাচ্ছে সে সম্পর্কে আপনাকে কোনটি সবচেয়ে বেশি উত্তেজিত করে? 

আমাদের অনেক অনন্য চ্যালেঞ্জ রয়েছে। একটি দ্বিমুখী মার্কেটপ্লেস হিসাবে সুপারিশকারী সিস্টেম তৈরি করা এবং দীর্ঘমেয়াদী ব্যবহারকারী ধরে রাখার জন্য, বৃদ্ধির জন্য একটি বিশাল সুযোগ। তবে আমরা সুপারিশ, অনুসন্ধান, আস্থা ও নিরাপত্তা ইত্যাদি ব্যবহারের ক্ষেত্রে ভিজ্যুয়াল বোঝাপড়া এবং পাঠ্য বোঝার মতো বিষয়গুলি নিয়েও ভাবছি।

এছাড়াও, আমরা এমনভাবে গঠন করেছি যাতে আমরা সত্যিই দ্রুত চলতে পারি এবং খুব দক্ষ হতে পারি। প্রতিটি দলের সদস্য আমাদের চ্যালেঞ্জ সম্পর্কে অত্যন্ত চালিত এবং উত্তেজিত। যদি এটি আপনার আগ্রহের মতো মনে হয় তবে আমরা আপনার জন্য একটি জায়গা পেয়েছি। 

• এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
• PlatoData.Network উল্লম্ব জেনারেটিভ Ai. নিজেকে ক্ষমতায়িত করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোইএসজি। কার্বন, ক্লিনটেক, শক্তি, পরিবেশ সৌর, বর্জ্য ব্যবস্থাপনা. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটো হেলথ। বায়োটেক এবং ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল ইন্টেলিজেন্স। এখানে প্রবেশ করুন.
• উত্স: https://blog.roblox.com/2023/09/inside-the-tech-solving-for-personalization/