Meta는 전체 비디오 생태계를 강화 위해 거대 AI 모델을 구축하고 있다고 경영진은 말합니다.

페이스북의 책임자인 톰 앨리슨은 수요일에 회사가 "전체 동영상 생태계를 강화"하기 위한 AI 모델을 개발 중이라고 말했습니다.

샌프란시스코에서 열린 모건 스탠리의 기술 컨퍼런스에서 앨리슨은 이 모델이 메타의 "2026년까지의 기술 로드맵"의 일부라고 말했습니다.

메타의 CEO인 마크 주커버그는 최근 AI 시스템 구축을 위해 수십억 달러를 Nvidia의 그래픽 처리 장치에 투자하고 있다고 말했습니다.

Meta의 인공 지능에 대한 막대한 투자에는 모든 플랫폼에서 Facebook의 전체 동영상 추천 엔진을 구동하도록 설계된 AI 시스템 개발이 포함된다고 회사 경영진이 수요일 밝혔습니다.

페이스북의 책임자인 톰 앨리슨은 메타의 "2026년까지의 기술 로드맵"의 일부로 회사의 틱톡과 같은 짧은 동영상 서비스인 릴과 더 전통적인 긴 동영상을 모두 지원할 수 있는 AI 추천 모델을 개발하는 것이 포함된다고 말했습니다.

앨리슨은 샌프란시스코에서 열린 모건 스탠리의 기술 컨퍼런스에서 무대에 올라 지금까지 Meta는 일반적으로 릴, 그룹, 핵심 Facebook 피드 등 각 제품에 대해 별도의 모델을 사용해 왔다고 말했습니다.

Meta는 AI에 대한 야심찬 진출의 일환으로 수십억 달러를 들여 Nvidia 그래픽 처리 장치, 즉 GPU에 투자해 왔습니다. 이 칩은 AI 연구자들이 OpenAI의 인기 챗봇인 ChatGPT와 기타 생성형 AI 모델을 구동하는 데 사용되는 대규모 언어 모델 유형을 학습하는 데 주로 사용하는 칩이 되었습니다.

작년에 LLM에 대한 관심이 폭발적으로 증가하면서 Meta 경영진은 이러한 대규모 AI 모델이 "많은 양의 데이터와 채팅과 같은 모든 종류의 매우 일반적인 유형의 활동을 처리할 수 있다는 사실에 놀랐다"고 앨리슨은 말합니다. Meta는 여러 제품에 걸쳐 사용할 수 있는 거대한 추천 모델의 가능성을 보게 되었고, 작년까지 "이런 종류의 새로운 모델 아키텍처"를 구축했으며, 이를 Reels에서 테스트했다고 Alison은 덧붙였습니다.

이 새로운 "모델 아키텍처"를 통해 Facebook은 핵심 Facebook 앱에서 "Reels 시청 시간을 8~10% 늘릴 수 있었으며, 이는 이 모델이 "이전 세대보다 훨씬 더 효율적으로 데이터를 학습"하고 있음을 증명하는 데 도움이 되었다고 Alison은 말합니다.

"우리는 이러한 모델을 올바른 종류의 하드웨어로 확장할 수 있도록 더 많은 투자를 하는 데 집중했습니다."라고 그는 말합니다.

"Reels만 지원하는 것이 아니라 이 단일 모델로 전체 동영상 생태계를 지원하는 프로젝트를 진행 중이며, 피드 추천 제품도 이 모델에서 제공할 수 있도록 추가할 수 있을까요?"라고 Alison은 말합니다. "이 작업을 제대로 수행하면 추천이 더 매력적이고 관련성이 높을 뿐만 아니라 응답성도 향상될 수 있을 것으로 생각합니다."

이 모델이 성공하면 어떻게 작동할지 설명하면서 Alison은 "사용자가 릴에서 관심 있는 콘텐츠를 보고 다시 피드로 돌아가면 유사한 콘텐츠를 더 많이 보여줄 수 있습니다."라고 말했습니다.

앨리슨은 메타가 디지털 비서 개발과 같은 광범위한 제너레이티브 AI 노력을 지원하는 데 사용할 막대한 양의 GPU를 축적했다고 말했습니다.

Meta는 또한 그룹 내에 AI 채팅 도구를 통합하는 실험을 진행 중이므로, Facebook 베이킹 그룹의 회원이 디저트에 대해 질문하면 디지털 비서로부터 답변을 받을 수 있을 것입니다.

앨리슨은 "일종의 멀티플레이어 같은 소비자 환경에 제너레이티브 AI를 적용할 수 있는 기회가 있다고 생각합니다."라고 말합니다.

(단순 번역으로 오역이 있을수 있습니다 자세한 내용은 원문 참조 부탁드립니다)