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讓營銷踩上風(fēng)火輪的生成式AI,在這場AI創(chuàng)新大賽中又進化了
2023-09-01 08:13:07來源: 機器之心Pro

機器之心報道

編輯:杜偉


【資料圖】

大模型和生成式 AI 如何深度賦能商業(yè),讓企業(yè)降本增效,這是新的 AI 技術(shù)浪潮下必須要考慮的重要課題。百度的 AI 商業(yè)化之路對于賦能千行百業(yè)而言意義重大。

8 月 17 日,一場由百度商業(yè)聯(lián)合中國人工智能學(xué)會舉辦、英偉達提供戰(zhàn)略支持的「首屆百度商業(yè) AI 技術(shù)創(chuàng)新大賽」落下帷幕。在這場歷經(jīng)區(qū)域賽、復(fù)賽和總決賽,并由各大高校隊伍參加的賽事中,共計 12 支隊伍分獲兩個賽道的一二三等獎,他們及區(qū)域賽獲獎隊伍將分享獎金池中 63 萬元的豐厚獎金。

其中由社會人士及東南大學(xué)學(xué)子聯(lián)合組隊的參賽隊伍「天才修筆匠」和南京理工大學(xué)隊伍「NJUST-KMG」分別摘得賽道一(商業(yè)轉(zhuǎn)化行為預(yù)測)和賽道二(AIGC 推理性能優(yōu)化)的一等獎,攜手將 20 萬和 10 萬獎金收入囊中。另外,有兩名女性成員參與的中山大學(xué)「Echoch」團隊獲得了賽道一的二等獎。

NVIDIA 全球副總裁劉念寧、百度集團副總裁,移動生態(tài)商業(yè)體系負責(zé)人王鳳陽為大賽一等獎隊伍頒獎

2023 年是大模型和生成式 AI 的時代,大量通用和垂類大模型及生成式 AI 應(yīng)用不斷地涌現(xiàn)。企業(yè)也積極探索自身商業(yè)場景與它們的契合點,謀求業(yè)務(wù)智能化升級和經(jīng)營效率提升。

作為國內(nèi) AI 領(lǐng)域的領(lǐng)頭雁,百度一直深耕其中。面對新的 AI 技術(shù)浪潮,百度有著得天獨厚的優(yōu)勢,其在四年前已開始布局大模型,推出并持續(xù)升級文心大模型及配套工具和平臺,以及文心一格、文心一言等生成式 AI 應(yīng)用。此外百度不斷拓展 AI 技術(shù)在商業(yè)場景中的廣度和深度,通過解決痛點問題,看到實際增益。

因此,此次百度商業(yè) AI 技術(shù)創(chuàng)新大賽,通過設(shè)置與企業(yè)營銷相關(guān)的賽題,匯聚和發(fā)揮高校年輕人的想象力和創(chuàng)新能力,通過技術(shù)優(yōu)化和性能增強,不斷提升大模型和 生成式 AI 的實際商業(yè)應(yīng)用效果。其中賽道一瞄準企業(yè)數(shù)字營銷場景中廣告投放的轉(zhuǎn)化率,賽道二則向百度 ERNIE 生成模型在部署實踐中的最優(yōu)推理性能發(fā)起挑戰(zhàn)。

大賽自 5 月 17 日正式啟動,并于 5 月 18 日開啟高校巡回演講。區(qū)域賽(東南西北四大賽區(qū))階段共有 2414 支隊伍報名參賽,其中 506 支隊伍提交作品并登上榜單,他們中有 81 支隊伍進入復(fù)賽。最終決賽中,包括南理工、南大、中山大學(xué)、北郵、中科大、西電、中南大學(xué)、北航、華科大等 12 支參賽隊伍成為了贏家。

此次大賽的舉辦不僅考驗參賽隊伍,更是對百度平臺技術(shù)能力的考驗。在獲獎隊伍的采訪中,他們紛紛表示,百度不僅貢獻了真實業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),還開放一站式 AI 開發(fā)實訓(xùn)平臺 AI Studio,更加碼提供 NVIDIA GPU 作為算力支持,飛槳 PaddlePaddle 提供了深度學(xué)習(xí)框架支持。此外比賽中很多東西開箱即用,因而可以在百度搭建好的底層邏輯上高效地創(chuàng)建算法、完成比賽。

而回到兩個賽道本身,百度在利用大模型和生成式 AI 賦能商業(yè)運營,變革商業(yè)內(nèi)容應(yīng)用和營銷方式上擁有大量「實戰(zhàn)」經(jīng)驗,早已構(gòu)筑并形成了完善的 AI 技術(shù)體系。

廣告搜索和推薦 CTR 預(yù)估場景

從分布式 CPU 訓(xùn)練發(fā)展到分布式 GPU 訓(xùn)練

對于企業(yè)而言,大模型和生成式 AI 時代感知最明顯的是 AI 技術(shù)對自身商業(yè)場景的改變和重塑,而且技術(shù)變革的速度非常快。這就要求在立足多樣化商業(yè)場景、精準把握用戶實際需求的同時,持續(xù)打磨大模型技術(shù)能力,創(chuàng)新生成式 AI 應(yīng)用落地方式。

在現(xiàn)代企業(yè)經(jīng)營中,互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展促使流量場景日益豐富,各種 APP、智能場景和虛擬場景都成為角逐的陣地。智能化數(shù)字營銷成為企業(yè)獲取更多潛在客戶、用戶精準獲取目標(biāo)商品和服務(wù)的主要渠道之一,而廣告投放轉(zhuǎn)化率、推薦效果好與不好成為關(guān)鍵指標(biāo)。這也是大賽賽道一「商業(yè)轉(zhuǎn)化行為預(yù)測」的命題核心。

在這方面,百度商業(yè)形成了以個性化行為預(yù)測大模型和生成式大模型為技術(shù)底座的一整套智能營銷體系,用技術(shù)創(chuàng)新持續(xù)賦能業(yè)務(wù),最大化客戶轉(zhuǎn)化效果。

百度 "鳳巢" 是國內(nèi)最大的搜索廣告平臺,其 CTR 模型作用于廣告觸發(fā)、廣告粗排、物料優(yōu)選和廣告精排等商業(yè)廣告檢索的各個環(huán)節(jié),能準確預(yù)估廣告點擊率。百度 "鳳巢" 的 CTR 演進歷經(jīng)四個時代,包括第一代大規(guī)模 LR 模型(2009-2012)、第二代連續(xù)值 DNN 模型(2013-2015)、第三代大規(guī)模離散 DNN 模型(2015-2018)以及基于 GPU 的超大模型訓(xùn)練框架開啟的第四代復(fù)雜 DNN 模型技術(shù)(2019 年至今)。

在 AI 技術(shù)的加持下,第四代的百度搜索廣告 CTR 模型進入 GPU 時代。最近 10 年 GPU 硬件發(fā)展迅猛,尤以英偉達為代表,從 2013 年的 K40 發(fā)展到 2020 年的 A100,GPU 性能增長 150 倍,顯存容量增長近 7 倍,帶寬也有量級提升。GPU 開始在語音、圖像和 NLP 等 AI 領(lǐng)域全面落地,但在大規(guī)模稀疏場景中的落地嘗試并不多。

2019 年,百度 "鳳巢" 上線了業(yè)界首個基于 GPU 的超大規(guī)模離散模型訓(xùn)練框架 PaddleBox,訓(xùn)練效率大幅提升,支持復(fù)雜 DNN 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和單機 10 TB / 多機數(shù)十 TB 級模型訓(xùn)練。相較于傳統(tǒng) CPU 解決方案,資源性價比提升 5-40 倍??蚣苋嬗糜诎俣葟V告系統(tǒng),包括搜索廣告、信息流廣告和聯(lián)盟廣告三大主流場景。

2022 年,百度更進一步推出了基于 GPU 的超大規(guī)模圖模型訓(xùn)練框架 PGLBox,在業(yè)內(nèi)首次實現(xiàn)超大離散模型、超大語義模型和超大圖的一體化聯(lián)合訓(xùn)練。PGLBox 支持千億規(guī)模節(jié)點 / 邊的圖模型全 GPU 訓(xùn)練,相較傳統(tǒng) GPU 分布式解決方案,它以相同的成本實現(xiàn) 27 倍訓(xùn)練速度提升。目前已在百度廣告、推薦系統(tǒng)、百度搜索等內(nèi)部業(yè)務(wù)場景廣泛應(yīng)用。

基于 GPU 的大規(guī)模離散 DNN 及大規(guī)模圖模型訓(xùn)練,開啟第四代 CTR 模型技術(shù)的新篇章,使得點擊率、轉(zhuǎn)化率模型對百度商業(yè)廣告推薦等場景的增益提升到了一個全新水平。

此外,對于廣告系統(tǒng)中文案、圖片、視頻等天然的多模態(tài)數(shù)據(jù),多模態(tài)大模型對于充分理解這些內(nèi)容有著天然優(yōu)勢,還能夠?qū)⒑线m的內(nèi)容推送給合適的受眾,實現(xiàn)廣告投送方和接收方的「雙向奔赴」。百度商業(yè)通過多模態(tài)理解來提升商業(yè)系統(tǒng)對富媒體內(nèi)容的高階認知能力,在千億富媒體數(shù)據(jù)驅(qū)動下,利用百億參數(shù)多模態(tài)大模型,在 C 端和 B 端分別為用戶和客戶提供大模型賦能的多樣化 AI 工具和更高效、便捷、優(yōu)質(zhì)的內(nèi)容服務(wù)。

在廣告搜索推薦這類投放轉(zhuǎn)化效果極其重要的業(yè)務(wù)場景中,大模型技術(shù)可以將用戶曝光、點擊、閱讀、轉(zhuǎn)化等行為高維特征饋入模型,減少信息損失的同時大幅提升商品 / 服務(wù) - 用戶匹配度、準確度,既滿足用戶需求,又保證非常可觀的轉(zhuǎn)化率,為企業(yè)增收。

從圖文、視頻創(chuàng)意到智能客服

生成式 AI 在商業(yè)營銷中落地生根

除了持續(xù)創(chuàng)新的模型訓(xùn)練框架等技術(shù)之外,大模型賦能下的各種生成式 AI 應(yīng)用和產(chǎn)品越來越對商業(yè)營銷產(chǎn)生直接的影響,比如廣告營銷中的文案、海報、視頻等多模態(tài)內(nèi)容從傳統(tǒng)的人工制作演進成自動化生產(chǎn),這樣一來,客戶內(nèi)容的生產(chǎn)周期和成本大幅降低,迭代效率顯著提升,整個營銷鏈路變得更加通暢。

生成式 AI 對現(xiàn)代商業(yè)營銷的重要性不言而喻,這也是百度商業(yè)此次大賽中著眼于 AIGC 推理性能優(yōu)化的一大原因所在。

就百度商業(yè)自身而言,依托于百度深厚的生成式 AI 技術(shù)積累,形成了文本創(chuàng)意工具、圖片創(chuàng)意工具、數(shù)字人視頻平臺和智能化客服等全方位生成式 AI 賦能營銷鏈路,從內(nèi)容、營銷和經(jīng)營層面提升客戶營銷效果

在廣告文案創(chuàng)作領(lǐng)域,百度商業(yè)依托文心大模型研發(fā)了面向營銷文案自動生成的大語言模型,顯著提升了客戶的文案生產(chǎn)效率和廣告營銷轉(zhuǎn)化效率,該模型訓(xùn)練分為三個階段:

預(yù)訓(xùn)練階段以文心通用大語言模型為基礎(chǔ)。監(jiān)督微調(diào)階段基于海量客戶專有的營銷知識和面向客戶業(yè)務(wù)的 Prompt 生成對通用大模型進行監(jiān)督學(xué)習(xí)微調(diào),實現(xiàn)大模型從通用知識向營銷知識的適配。對齊微調(diào)階段專注于場景化反饋調(diào)優(yōu),即基于廣告的點擊和轉(zhuǎn)化反饋信號對大模型進行端到端調(diào)優(yōu),實現(xiàn)大模型從營銷知識向營銷效率的適配。

下面是廣告文案自動化生成的一個典型示例:

在廣告圖片創(chuàng)作領(lǐng)域,百度商業(yè)自研了面向商業(yè)營銷場景的文生圖大模型,實現(xiàn)了 Prompt 驅(qū)動的圖片生成和背景圖生成能力,緩解了特定行業(yè)圖片素材缺少和場景適配度低的問題。與廣告文案生成一樣,文生圖大模型訓(xùn)練也分三步走:

首先在基于大規(guī)模圖文對比學(xué)習(xí)預(yù)訓(xùn)練模型來實現(xiàn)圖文表征之間的理解對齊,同時引入了近千億圖搜行為反饋數(shù)據(jù)進行學(xué)習(xí)增強;接著基于擴散模型和元素級 Prompt 生成進行文生圖模型的端到端學(xué)習(xí);最后基于客戶專有圖文數(shù)據(jù)和用戶行為反饋信號進行商業(yè)場景化精調(diào)。

下面是文生圖的典型示例,客戶既可以通過 Prompt 生成初始圖,也可以通過 Prompt 來更換圖的背景。

此外,數(shù)字人口播視頻也越來越頻繁地出現(xiàn)在各大平臺的廣告投放場景中, 數(shù)字人視頻不僅可以大幅節(jié)省客戶視頻創(chuàng)作的成本,還能對它們的外貌、聲音、交互方式等進行高度自由定制。百度商業(yè)打造了數(shù)字人口播短視頻端到端生成解決方案,將客戶短視頻生產(chǎn)的時間從天級縮短到了分鐘級。其中視頻腳本、數(shù)字人模特、口播聲音和風(fēng)格以及視頻背景都可以自主生成和選擇,完全滿足不同客戶多樣化的營銷需求。

最后生成式 AI 技術(shù)也在改變著數(shù)字化客服領(lǐng)域,數(shù)字化客服在電商、金融等場景中已經(jīng)得到一定應(yīng)用,但是大都以人工定制模板和問答內(nèi)容的檢索交互為主,對話生硬、千篇一律且需求滿足度覆蓋很差,隨著大語言模型能力的賦能,這些問題正逐漸得到改善。百度商業(yè)自研了商業(yè)營銷對話和營銷知識增強的百億對話生成大模型,具備面向不同行業(yè)、不同客戶、不同業(yè)務(wù)點的差異化智能對話能力,大大改善人機交互體驗和營銷效率。

今年 6 月底,百度營銷旗下生成式 AI 創(chuàng)意平臺「擎舵」正式亮相,在文心大模型賦能下實現(xiàn)了文案、圖片和數(shù)字人視頻自動化制作。據(jù)機器之心了解,該平臺可以 2 分鐘產(chǎn)出 100 條創(chuàng)意文案、3 分鐘生成一個數(shù)字人建模、5 分鐘制作一支數(shù)字人口播視頻,相較傳統(tǒng)制作方式效率驚人,成本自然而然被打下來了。

可以看到,從廣告文案、圖片到數(shù)字人口播、智能客服,生成式 AI 已經(jīng)在百度商業(yè)的運營中無所不在,深刻變革了傳統(tǒng)營銷內(nèi)容的生產(chǎn)方式。并且,生成式 AI 在商業(yè)領(lǐng)域的成功應(yīng)用也為重塑千行百業(yè)「打了一個好樣」。

結(jié)語

2023 大半年過去了,大模型推出的已經(jīng)足夠多, 不過很多仍停留在僅供用戶體驗的初步狀態(tài)。但如果僅僅是秀肌肉,無法帶來價值,它們也就失去了真正的用武之地。商業(yè)營銷這個連通商戶、場景和用戶的「大秀場」為大模型和生成式 AI 提供了盡情釋放和發(fā)揮能力的土壤。

近年來,百度致力于 AI 技術(shù)與商業(yè)的緊密結(jié)合,這是生成式 AI 對企業(yè)進一步發(fā)展的必然要求。抓住大模型和生成式 AI 這一技術(shù)窗口,則有可能在自身商業(yè)場景中迎來生產(chǎn)效率的大幅提升,并留住更多客戶和用戶。因此,讓大模型和生成式 AI 滲透更深層次的企業(yè)經(jīng)營是必由之路,最終形成它們賦能下的全方位商業(yè)生態(tài)。

百度商業(yè)則希望以此次 AI 技術(shù)創(chuàng)新大賽為契機,吸引更多年輕人探索 AI 技術(shù)的創(chuàng)新應(yīng)用。我們知道,創(chuàng)新人才的培養(yǎng)是推動 AI 技術(shù)發(fā)展的根本源泉,更多人才以及他們的創(chuàng)新能力會充分挖掘大模型和生成式 AI 在商業(yè)領(lǐng)域的更多可能性。

大模型和生成式 AI 的商業(yè)化之路任重道遠,百度顯然已經(jīng)走上了快車道。

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