Inside the Tech - Giải quyết vấn đề cá nhân hóa trên Roblox - Blog Roblox

Inside the Tech – Giải quyết vấn đề cá nhân hóa trên Roblox – Blog Roblox

Dấu thời gian: 26:2023 PM ngày 12 tháng 29 năm XNUMX
Nút nguồn: 2902471

Bên trong công nghệ là một chuỗi blog gắn liền với chúng tôi Podcast nói chuyện công nghệ. Tại đây, chúng tôi đi sâu hơn vào những thách thức kỹ thuật quan trọng mà chúng tôi đang giải quyết và chia sẻ những phương pháp tiếp cận độc đáo mà chúng tôi đang thực hiện để giải quyết. Trong ấn bản này của Bên trong công nghệ, chúng tôi đã nói chuyện với Giám đốc kỹ thuật cấp cao Michelle Gong để tìm hiểu thêm về cách nhóm Cá nhân hóa đang giúp người dùng Roblox tìm thấy những trải nghiệm mà họ yêu thích. 

Bạn đang giải quyết những thách thức kỹ thuật nào?

Nhóm của chúng tôi – Cá nhân hóa, thuộc nhóm Tăng trưởng – chịu trách nhiệm cung cấp cho người dùng các đề xuất được cá nhân hóa và phù hợp. Chúng tôi muốn trao quyền cho mọi người tìm thấy nội dung họ yêu thích, thúc đẩy sự tương tác lâu dài trên Roblox và kết nối trải nghiệm với những người phù hợp với họ. 

Ngày nay, chúng tôi có 66 triệu người dùng hoạt động hàng ngày nhưng con số đó đang tăng khoảng 20% ​​mỗi năm và điều đó có nghĩa là ngày càng có nhiều dữ liệu được đưa vào. Vì vậy, thách thức lớn về mặt kỹ thuật là duy trì khả năng phản hồi theo thời gian thực và đảm bảo các đề xuất được cá nhân hóa không không cần phải chờ đợi lâu mà không làm tăng chi phí phục vụ. Trên thực tế, đó là một trong những lý do khiến chúng tôi xây dựng lại hoàn toàn cơ sở hạ tầng phụ trợ vào năm ngoái.

Khi chúng tôi phát triển, chúng tôi tự hỏi làm cách nào để có thể cải thiện trải nghiệm người dùng mà không cần nhiều sức mạnh tính toán bổ sung. Chúng tôi nghĩ rằng học máy có thể là một phần của câu trả lời, nhưng chúng tôi nhận thấy rằng các giải pháp ML có thể sử dụng nhiều tài nguyên điện toán hơn — điều này làm tăng chi phí — khi các mô hình dữ liệu ngày càng lớn hơn. Điều đó không thể mở rộng đối với chúng tôi, vì vậy chúng tôi đang nỗ lực cải thiện tìm kiếm và xếp hạng theo thời gian thực mà không phải chịu những chi phí bổ sung đó. 

Một số giải pháp đổi mới mà chúng tôi đang xây dựng để giải quyết những thách thức kỹ thuật này là gì?

Chúng tôi đang xây dựng hệ thống đề xuất để giúp mọi người nhanh chóng khám phá nội dung phù hợp nhất với họ. Để làm được điều đó, chúng tôi đang học cách áp dụng các công nghệ ML tiên tiến nhất cho vấn đề này. Ví dụ: chúng tôi đã kết hợp phương pháp học tự giám sát, kiến ​​trúc và kỹ thuật tiên tiến từ các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và đánh giá phản thực tế trong các hệ thống này.

Có nhiều LLM được đào tạo trước nâng cao, nhưng chúng tôi không thể sử dụng chúng trực tiếp vì chúng phải chịu chi phí phục vụ cao. Thay vào đó, chúng tôi đang đào tạo các mô hình của riêng mình bằng cách sử dụng các kỹ thuật thường được sử dụng để xây dựng LLM. Một ví dụ là mô hình hóa trình tự, vì cả ngôn ngữ và lịch sử chơi của người dùng Roblox đều là trình tự. Chúng tôi muốn hiểu phần nào trong lịch sử chơi của người dùng có thể dự đoán sở thích và sở thích hiện tại và tương lai của họ. Mô hình này giúp chúng tôi làm được điều đó.   

Đồng thời, việc học biểu diễn tự giám sát hiện đang được sử dụng rộng rãi trong thị giác máy tính và hiểu ngôn ngữ tự nhiên và chúng tôi đang áp dụng kỹ thuật này cho các hệ thống đề xuất của mình. 

Những bài học quan trọng khi thực hiện công việc kỹ thuật này là gì?

Mục tiêu của Roblox là kết nối một tỷ người dùng và để làm được điều đó, chúng tôi cần xác định các giải pháp cân bằng giữa tiện ích và chi phí. Khi thực hiện điều này một cách hiệu quả, chúng tôi có thể đầu tư nhiều hơn vào cộng đồng của mình. 

Ví dụ: chúng tôi đã quyết định đầu tư vào trung tâm dữ liệu của riêng mình và nỗ lực đó đang được đền đáp. Điều lớn nhất mà chúng tôi học được là khi chúng tôi có đủ nguồn lực và khả năng để tự làm điều gì đó, việc tạo ra thứ gì đó được xây dựng theo mục đích sẽ hiệu quả hơn là trả tiền cho công nghệ của bên thứ ba. Bằng cách xây dựng các nền tảng và mô hình của chúng tôi ngay từ đầu, chúng tôi có thể theo đuổi các giải pháp đổi mới được tối ưu hóa cho hoạt động kinh doanh cũng như các hạn chế và yêu cầu về nguồn lực của chúng tôi. 

Bạn cho rằng giá trị Roblox nào phù hợp nhất với cách bạn và nhóm của mình giải quyết các thách thức kỹ thuật?

Tôn trọng cộng đồng. Chúng tôi quan tâm sâu sắc đến người sáng tạo và nhà phát triển của chúng tôi. Ý kiến ​​của họ thực sự quan trọng. Chúng tôi rất coi trọng phản hồi của nhà phát triển. Tôi dành nhiều thời gian để trả lời trực tiếp các câu hỏi của nhà phát triển với sự hợp tác của Nhóm Quan hệ nhà phát triển của chúng tôi. Việc dành thời gian để hiểu phản hồi của họ và xem cách chúng tôi có thể cải thiện nền tảng của mình cho họ đã giúp chúng tôi đảm bảo rằng chúng tôi cũng đang tập trung vào những điều đúng đắn. 

Tôi cũng muốn nói hãy nhìn xa trông rộng. Tôi tham gia Roblox vì tôi thực sự tin tưởng vào tầm nhìn xa của Dave. Trên thực tế, trong công việc hàng ngày, chúng tôi tránh xây dựng các giải pháp hack ngắn hạn. Thay vào đó, chúng tôi nhấn mạnh việc xây dựng các giải pháp nguyên tắc, đáng tin cậy và có thể mở rộng vì chúng tôi đang xây dựng cho tương lai.

Điều gì khiến bạn phấn khích nhất về nơi Roblox và nhóm của bạn đang hướng tới? 

Chúng tôi có rất nhiều thử thách độc đáo. Xây dựng hệ thống đề xuất như một thị trường hai mặt và để giữ chân người dùng lâu dài là một cơ hội lớn để phát triển. Tuy nhiên, chúng tôi cũng đang nghĩ đến những thứ như hiểu bằng hình ảnh và hiểu văn bản cho các trường hợp sử dụng như đề xuất, tìm kiếm, độ tin cậy và an toàn, v.v.

Ngoài ra, chúng tôi được cơ cấu theo cách có thể di chuyển rất nhanh và rất hiệu quả. Mọi thành viên trong nhóm đều vô cùng phấn khích và hào hứng với những thử thách mà chúng tôi gặp phải. Nếu điều này có vẻ giống điều bạn quan tâm thì chúng tôi có một chỗ dành cho bạn. 

Nếu những điều này giống như những thách thức và cơ hội mà bạn muốn đảm nhận, hãy xem các vai trò hiện có của chúng tôi roblox.com/careers.

Dấu thời gian:

Thêm từ ROBLOX