硬核技术赋能数字营销：蒋杰带领腾讯广告探索“技术提效”之道

硬核技术赋能数字营销：蒋杰带领腾讯广告探索“技术提效”之道导语：腾讯广告一直秉承“技术提效”理念，现正全面升级广告系统，并引入北京大学-腾讯协同创新实验室的前沿机器学习技术。该技术成功入选国际顶级学术会议，旨在解决广告提效难题。腾讯副总裁蒋杰认为，此次升级不仅是实践理念的重要举措，更突显了腾讯广告将前沿技术转化为业务价值的实际行动。

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近年来，随着人工智能的迅猛发展，机器学习在广告、电商、安全等多个领域被广泛应用。由于广告业务需要处理大量数据和高效计算，因此被视为机器学习成果应用的重要领域。如何利用机器学习技术实现规模化的应用，成为业界技术应用的重要挑战之一。目前，蒋杰正带领腾讯广告系统进行全面升级，广告提效技术的应用也取得了重要进展。

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秉承“技术提效”理念，腾讯广告将北京大学-腾讯协同创新实验室(以下简称：联合实验室)两项入选国际顶级学术会议VLDB 2022与WWW(国际万维网大会)的前沿机器学习技术应用于广告业务场景中，为腾讯广告系统的“太极机器学习平台”与“千亿参数大模型”的落地持续赋能，助力系统成为腾讯广告全域经营坚实的技术底座。这一次的系统升级，不仅是对“技术提效”理念的充分实践，更彰显了腾讯广告将前沿技术能力转化为业务价值的行动力。

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前沿技术持续提效

蒋杰表示“从技术的角度理解业务，从业务的角度审视技术，让技术演进推动业务增长”是腾讯广告所秉承的技术原则。借助“腾讯广告系统全面升级”这一练兵场，腾讯广告为联合实验室的技术成果落地“量体裁衣”：

蒋杰认为当下互联网生态，每天产生至少百亿规模的数据样本，而广告推荐场景更需要对复杂条件做分析和判断，其中涵盖的特征数量可达千亿甚至万亿规模。特征的多变性与成长性，亦对广告系统的学习能力提出了更高的要求。为此，基于联合实验室提出的自动化建模超大规模图网络的可拓展图学习理论(PaSca)，蒋杰带领腾讯广告技术团队，自研Angel Graph图计算框架，降低大规模图神经网络模型训练的门槛，提升了系统的数据学习效率。获益于此，腾讯广告系统在不同推荐场景的灵活性与准确性得到极大提高，可根据各个平台用户的特点实现快速精准推荐，更能结合页面和上下文信息，通过强化场景差异性表达，提升投放效果。

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另一方面，蒋杰表示，广告业务对数据的理解和处理速度以及质量有极高的要求，需要在毫秒级别内完成复杂计算和匹配。为提高广告运算的效率和准确性，现在广告业界通常采用超大规模的模型来优化高维度特征的理解，并进行组合特征的计算和匹配。这些超大规模模型的训练和实际应用已成为广告平台技术中的重要壁垒。在这个过程中，机器学习的训练和推理能力起到了至关重要的作用。如果将超大规模模型比喻为广告领域的赛车，那么机器学习技术则是驱动赛车的引擎。引擎的质量好坏将直接决定赛车的速度和稳定性。因此，蒋杰带领腾讯广告技术团队巧妙地利用联合实验室的成果，从基础设施搭建和训练速度提升两个方面来支持大模型的训练和实际应用。这种技术壁垒在当前广告平台中具有重要意义，也展现了机器学习在广告领域的重要作用。

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基建层面，依托于联合实验室研发的新一代分布式深度学习平台Angel4.0，蒋杰带领腾讯广告技术团队，自主研发出AngelPS 技术，并将其作为太极机器学习平台的核心组件落地应用于广告系统。在AngelPS的助力下，太极机器学习平台单模型处理上限提升至10TB级别，更能实现7X24小时的在线深度学习与推理，自此，广告系统学习、推理海量广告数据的稳定性与扩展性得到了极大提升，让超大规模广告模型的生产和使用成为现实。速度层面，腾讯广告基于联合实验室提出的稀疏大模型训练加速解决方案AngelRec，自主研发高性能预训练框架AngelPTM，为超大规模广告模型的训练速度、维度与精度加足马力。

助力广告主生意增长

蒋杰表示，腾讯广告系统通过利用太极机器学习平台训练混元AI大模型与广告大模型，成功实现了“一大平台两大模型”的重要突破。这项技术升级增强了广告系统的理解能力和运算能力，使其能够高效地达成广告主最关心的“起量、成本和稳定性”三大指标。

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随着腾讯广告系统的全面升级，当下广告场景效果转化的确定性与转化效率均得以提升，为广告主们带来生意增长。蒋杰表示，未来，腾讯广告亦将持续践行“技术提效”思路，立足于腾讯与清华大学、中科院计算所等多所高校的产学研布局与研发成果，深挖大数据与自然语言处理等多个前沿领域，持续探索广告业务在产学融合层面的新航图。

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