Inside the Tech - Rezolvarea personalizării pe Roblox - Blog Roblox

Inside the Tech – Rezolvarea personalizării pe Roblox – Blog Roblox

Marca temporală: 26 septembrie 2023 12:29
Nodul sursă: 2902471

În interiorul tehnologiei este o serie de bloguri care merge mână în mână cu a noastră Podcast Tech Talks. Aici, ne aruncăm mai departe în provocările tehnice cheie pe care le abordăm și împărtășim abordările unice pe care le adoptăm pentru a face acest lucru. În această ediție a În interiorul tehnologiei, am vorbit cu managerul senior de inginerie Michelle Gong pentru a afla mai multe despre modul în care munca echipei de Personalizare îi ajută pe utilizatorii Roblox să găsească experiențe pe care le vor iubi. 

Pentru ce provocări tehnice rezolvați?

Echipa noastră – Personalizare, care face parte din grupul Creștere – este responsabilă pentru a oferi utilizatorilor noștri recomandări personalizate și relevante. Dorim să le dăm oamenilor puterea să găsească conținut pe care îl vor iubi, să stimuleze implicarea pe termen lung pe Roblox și să conecteze experiențele cu oamenii potriviti pentru ei. 

Astăzi, avem 66 de milioane de utilizatori activi zilnic, dar acest număr crește cu aproximativ 20% în fiecare an și asta înseamnă că vin din ce în ce mai multe date. Așadar, o mare provocare tehnică este menținerea capacității de răspuns în timp real și asigurarea faptului că recomandările personalizate nu Nu necesită așteptări lungi, totul fără a crește costurile de servire. De fapt, acesta este unul dintre motivele pentru care ne-am reconstruit complet infrastructura backend anul trecut.

Pe măsură ce creștem, ne întrebăm cum putem îmbunătăți experiența utilizatorului fără a fi nevoie de multă putere de calcul suplimentară. Credem că învățarea automată ar putea face parte din răspuns, dar am văzut că soluțiile ML pot folosi mai multe resurse de calcul - ceea ce crește costurile - pe măsură ce modelele de date devin mai mari. Acest lucru nu este scalabil pentru noi, așa că ne străduim să îmbunătățim căutarea și clasarea în timp real, fără a suporta aceste costuri suplimentare. 

Care sunt unele dintre soluțiile inovatoare pe care le construim pentru a aborda aceste provocări tehnice?

Construim un sistem de recomandare pentru a ajuta oamenii să descopere rapid conținutul care este cel mai relevant pentru ei. Pentru a face asta, învățăm cum să aplicăm cele mai avansate tehnologii ML la problemă. De exemplu, am încorporat învățarea auto-supravegheată, arhitecturi și tehnici avansate din modele de limbaj mari (LLM) și evaluare contrafactuală în aceste sisteme.

Există multe LLM-uri avansate pregătite în avans, dar nu le putem folosi direct, deoarece implică costuri mari de servire. În schimb, ne antrenăm propriile modele folosind tehnici adesea folosite pentru a construi LLM-uri. Un exemplu este modelarea secvenței, deoarece atât limbajul, cât și istoricul de joc al utilizatorului Roblox sunt secvențe. Dorim să înțelegem ce parte din istoricul de joc al unui utilizator poate prezice interesele și preferințele actuale și viitoare. Acest model ne ajută să facem asta.   

În același timp, învățarea reprezentării auto-supravegheată este acum utilizată pe scară largă în viziunea computerizată și înțelegerea limbajului natural, iar noi aplicăm această tehnică sistemelor noastre de recomandare. 

Care sunt principalele învățăminte din realizarea acestei lucrări tehnice?

Scopul Roblox este de a conecta un miliard de utilizatori și, pentru a face asta, trebuie să identificăm soluții care echilibrează utilitatea și costul. Când facem acest lucru în mod eficient, suntem capabili să investim mai mult în comunitatea noastră. 

De exemplu, am decis să investim în propriile noastre centre de date și acest pariu dă roade. Cel mai mare lucru pe care l-am învățat este că, atunci când avem resursele și capacitatea de a face ceva singuri, este mai eficient să creăm ceva creat special decât să plătim pentru tehnologie terță parte. Construindu-ne platformele și modelele noastre de la zero, suntem capabili să urmăm soluții inovatoare care sunt optimizate pentru afacerea noastră și pentru constrângerile și cerințele noastre de resurse. 

Care valoare Roblox crezi că se aliniază cel mai bine cu modul în care tu și echipa ta abordezi provocările tehnice?

Respectă comunitatea. Ne pasă profund de creatorii și dezvoltatorii noștri. Opiniile lor chiar contează. Luăm foarte în serios feedbackul dezvoltatorilor. Petrec mult timp răspunzând la întrebările dezvoltatorilor direct în parteneriat cu echipa noastră de relații cu dezvoltatorii. Făcându-ne timp să înțelegem feedback-ul lor și să vedem cum ne putem îmbunătăți platforma pentru ei, ne-a ajutat să ne asigurăm că ne concentrăm și pe lucrurile potrivite. 

Aș spune, de asemenea, să luați o vedere lungă. M-am alăturat Roblox pentru că cred cu adevărat în viziunea lui Dave de a avea o viziune lungă. De fapt, în munca noastră de zi cu zi, evităm să construim soluții hacker pe termen scurt. În schimb, punem accent pe construirea de soluții bazate pe principii, fiabile și scalabile, deoarece construim pentru viitor.

Ce te entuziasmează cel mai mult în legătură cu locul în care se îndreaptă Roblox și echipa ta? 

Avem atât de multe provocări unice. Construirea sistemelor de recomandare ca o piață cu două fețe și pentru reținerea utilizatorilor pe termen lung este o oportunitate uriașă de creștere. Dar ne gândim și la lucruri precum înțelegerea vizuală și înțelegerea textului pentru cazuri de utilizare precum recomandări, căutare, încredere și siguranță etc.

De asemenea, suntem structurați astfel încât să ne putem mișca foarte rapid și să fim foarte eficienți. Fiecare membru al echipei este extrem de motivat și entuziasmat de provocările pe care le avem. Dacă sună ca ceva care te interesează, avem un loc pentru tine. 

Dacă acestea sună ca provocările și oportunitățile pe care doriți să le acceptați, consultați rolurile noastre disponibile roblox.com/careers.

Timestamp-ul:

Mai mult de la Roblox