Inside the Tech – Lösungen für die Personalisierung auf Roblox – Roblox-Blog

In der Tech ist eine Blogserie, die Hand in Hand mit unserer geht Tech Talks-Podcast. Hier gehen wir näher auf die wichtigsten technischen Herausforderungen ein, die wir angehen, und teilen die einzigartigen Ansätze, die wir dabei verfolgen. In dieser Ausgabe von In der Tech, haben wir mit Michelle Gong, Senior Engineering Manager, gesprochen, um mehr darüber zu erfahren, wie die Arbeit des Personalisierungsteams Roblox-Benutzern dabei hilft, Erlebnisse zu finden, die sie lieben werden. 

Welche technischen Herausforderungen lösen Sie?

Unser Team – Personalisierung, das zur Wachstumsgruppe gehört – ist dafür verantwortlich, unseren Benutzern personalisierte und relevante Empfehlungen bereitzustellen. Wir möchten Menschen dazu befähigen, Inhalte zu finden, die ihnen gefallen, ein langfristiges Engagement auf Roblox zu fördern und Erlebnisse mit den Menschen zu verbinden, die zu ihnen passen. 

Heute haben wir täglich 66 Millionen aktive Nutzer, aber diese Zahl steigt jedes Jahr um etwa 20 %, und das bedeutet, dass immer mehr Daten eingehen. Eine große technische Herausforderung besteht also darin, die Reaktionsfähigkeit in Echtzeit aufrechtzuerhalten und sicherzustellen, dass personalisierte Empfehlungen nicht funktionieren Es sind keine langen Wartezeiten erforderlich, und das alles ohne höhere Servierkosten. Tatsächlich ist das einer der Gründe, warum wir im letzten Jahr unsere Backend-Infrastruktur komplett neu aufgebaut haben.

Während wir wachsen, fragen wir uns, wie wir das Benutzererlebnis verbessern können, ohne viel zusätzliche Rechenleistung zu benötigen. Wir glauben, dass maschinelles Lernen ein Teil der Antwort sein könnte, aber wir haben gesehen, dass ML-Lösungen mit zunehmenden Datenmodellen mehr Rechenressourcen verbrauchen können – was die Kosten erhöht. Das ist für uns nicht skalierbar, daher arbeiten wir daran, die Echtzeitsuche und das Ranking zu verbessern, ohne dass zusätzliche Kosten entstehen. 

Welche innovativen Lösungen entwickeln wir, um diese technischen Herausforderungen zu bewältigen?

Wir bauen ein Empfehlungssystem auf, um Menschen dabei zu helfen, schnell die Inhalte zu finden, die für sie am relevantesten sind. Dazu lernen wir, wie wir die fortschrittlichsten ML-Technologien auf das Problem anwenden können. Beispielsweise haben wir selbstüberwachtes Lernen, fortschrittliche Architekturen und Techniken aus großen Sprachmodellen (LLMs) sowie kontrafaktische Bewertung in diese Systeme integriert.

Es gibt viele fortgeschrittene vorab trainierte LLMs, wir können sie jedoch nicht direkt verwenden, da sie hohe Bereitstellungskosten verursachen. Stattdessen trainieren wir unsere eigenen Modelle mithilfe von Techniken, die häufig zum Aufbau von LLMs eingesetzt werden. Ein Beispiel ist die Sequenzmodellierung, da sowohl die Sprache als auch der Spielverlauf des Roblox-Benutzers Sequenzen sind. Wir möchten verstehen, welcher Teil des Spielverlaufs eines Benutzers seine aktuellen und zukünftigen Interessen und Vorlieben vorhersagen kann. Dieses Modell hilft uns dabei.   

Gleichzeitig wird das selbstüberwachte Repräsentationslernen mittlerweile weit verbreitet in der Bildverarbeitung und dem Verständnis natürlicher Sprache eingesetzt, und wir wenden diese Technik auf unsere Empfehlungssysteme an. 

Was sind die wichtigsten Erkenntnisse aus dieser technischen Arbeit?

Das Ziel von Roblox ist es, eine Milliarde Benutzer zu verbinden, und um dies zu erreichen, müssen wir Lösungen finden, die Nutzen und Kosten in Einklang bringen. Wenn wir dies effektiv tun, können wir mehr in unsere Gemeinschaft investieren. 

Wir haben uns zum Beispiel entschieden, in unsere eigenen Rechenzentren zu investieren, und diese Wette zahlt sich aus. Die wichtigste Erkenntnis, die wir gelernt haben, ist, dass es effizienter ist, etwas Zweckgebundenes zu schaffen, als für Technologie von Drittanbietern zu bezahlen, wenn wir über die Ressourcen und die Fähigkeit verfügen, etwas selbst zu tun. Indem wir unsere Plattformen und Modelle von Grund auf aufbauen, sind wir in der Lage, innovative Lösungen zu verfolgen, die für unser Geschäft und unsere Ressourcenbeschränkungen und -anforderungen optimiert sind. 

Welcher Roblox-Wert passt Ihrer Meinung nach am besten dazu, wie Sie und Ihr Team technische Herausforderungen angehen?

Respektiere die Gemeinschaft. Unsere Schöpfer und Entwickler liegen uns sehr am Herzen. Ihre Meinung ist wirklich wichtig. Wir nehmen das Feedback der Entwickler sehr ernst. Ich verbringe viel Zeit damit, Entwicklerfragen direkt in Zusammenarbeit mit unserem Developer Relations Team zu beantworten. Indem wir uns die Zeit genommen haben, ihr Feedback zu verstehen und herauszufinden, wie wir unsere Plattform für sie verbessern können, konnten wir sicherstellen, dass wir uns auch auf die richtigen Dinge konzentrieren. 

Ich würde auch sagen: Nehmen Sie eine langfristige Perspektive. Ich bin Roblox beigetreten, weil ich wirklich an Daves Vision einer langfristigen Perspektive glaube. Tatsächlich vermeiden wir es in unserer täglichen Arbeit, kurzfristige Hacky-Lösungen zu entwickeln. Stattdessen legen wir Wert auf die Entwicklung prinzipieller, zuverlässiger und skalierbarer Lösungen, denn wir bauen für die Zukunft.

Was begeistert Sie am meisten an der Entwicklung von Roblox und Ihrem Team? 

Wir haben so viele einzigartige Herausforderungen. Der Aufbau von Empfehlungssystemen als zweiseitiger Marktplatz und zur langfristigen Benutzerbindung ist eine große Wachstumschance. Aber wir denken auch über Dinge wie visuelles Verständnis und Textverständnis für Anwendungsfälle wie Empfehlungen, Suche, Vertrauen und Sicherheit usw. nach.

Außerdem sind wir so strukturiert, dass wir sehr schnell agieren und sehr effizient sein können. Jedes Teammitglied ist äußerst motiviert und begeistert von den Herausforderungen, vor denen wir stehen. Wenn das nach etwas klingt, das Sie interessiert, haben wir einen Platz für Sie. 

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• Quelle: https://blog.roblox.com/2023/09/inside-the-tech-solving-for-personalization/