阿里妈妈搜索广告2024大模型思考与实践
内容提要
随着大模型时代的到来，阿里妈妈搜索广告通过优化模型结构、算力和多模态表征，不断提升广告效果，推动系统升级。未来将继续关注大模型的实时应用，以提高搜索推广的效率与效果。
关键要点
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随着大模型时代的到来，阿里妈妈搜索广告通过优化模型结构和算力提升广告效果。
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阿里妈妈搜索广告在过去两年中成功清理了一些关键问题，落地多个优化方向。
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搜推广模型与大模型的结合蕴藏着巨大的想象空间和价值业务。
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模型演进主要沿三条路径演进：推理偏置、硬件算力提升和CV/NLP领域的技术升级。
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推理偏置是模型能力提升的核心驱动力，合理设计偏置能够提升模型的泛化能力。
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算力的指数级提升为模型规模化提供了支持，但存储与带宽仍是瓶颈。
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搜推广模型依赖于高维稀疏的ID特征体系，规模化方向向更宽的方向扩展。
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大模型时期的迭代主线是弱化偏置，强化数据驱动，设计高效通用的模型结构。
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LLM的出现为搜索推广系统带来了新的应用潜力，推动了技术的重构。
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CTR模型经过多次迭代，形成了嵌入建模和用户行为兴趣建模两个提效方向。
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多模态表征模型通过视觉兴趣建模提升用户行为建模的效果。
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用户行为大模型通过预训练和后训练的迭代范式提升推理能力。
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大模型的能力将重构现有的搜索广告系统，提升匹配效率和规模化空间。
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改写模块通过生成式改写技术提升搜索广告的相关性和流量价值。
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召回模块通过深度挖掘用户兴趣偏好，确保高召回率和个性化需求的满足。
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相关性模型通过逻辑推理能力的提升，改善了模型的决策准确性。
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未来的关键突破点在于设计高性能推理架构，实现大模型的在线实时应用。
延伸解读
大模型对广告系统的影响
大模型的引入将彻底改变搜索广告系统的运作方式。通过提升语义理解和逻辑推理能力，广告系统能够更精准地匹配用户需求，从而提高广告的相关性和流量价值。这种转变不仅提升了用户体验，也为广告主带来了更高的投资回报率。
算力与模型规模化的挑战
尽管算力的提升为模型规模化提供了支持，但存储和带宽仍然是瓶颈。如何在有限的计算资源下优化模型的训练和推理过程，将是未来发展的关键。特别是在高维稀疏特征体系中，如何有效利用算力将直接影响模型的性能和效率。
多模态表征的优势
多模态表征模型通过结合视觉和文本信息，提升了用户行为建模的效果。这种方法不仅能够更好地捕捉用户的兴趣偏好，还能在长尾数据和冷启动问题上表现出更强的适应性，为广告投放提供了更精准的支持。
延伸问答
阿里妈妈搜索广告如何提升广告效果？
阿里妈妈搜索广告通过优化模型结构、算力和多模态表征来提升广告效果。
大模型在搜索推广系统中的应用潜力是什么？
大模型在搜索推广系统中能够提升匹配效率和规模化空间，重构现有系统。
推理偏置在模型能力提升中有什么作用？
推理偏置是模型能力提升的核心驱动力，合理设计偏置可以提升模型的泛化能力。
阿里妈妈如何应对算力瓶颈问题？
阿里妈妈通过优化算法与工程的深度联合，提升计算与通信任务，最大化GPU计算资源来应对算力瓶颈。
多模态表征模型如何提升用户行为建模效果？
多模态表征模型通过视觉兴趣建模来提升用户行为建模的效果。
未来阿里妈妈搜索广告的关键突破点是什么？
未来的关键突破点在于设计高性能推理架构，实现大模型的在线实时应用。
