摘要： 阿里妈妈技术团队近日发布了其在搜索广告领域应用大模型的最新思考与实践。文章深入探讨了如何利用大模型提升搜索广告的感知和推理能力，并介绍了阿里妈妈自主研发的广告领域专属大模型LMA。此举标志着电商广告领域正在经历一场由大模型驱动的深刻变革。
正文：
随着人工智能技术的飞速发展，大模型正在深刻地改变着各行各业。在电商广告领域，阿里妈妈率先探索大模型与搜索广告的融合，并取得了显著进展。阿里妈妈技术团队的最新研究表明，通过与大模型的深度结合，搜索广告模型能够实现感知和推理能力的全面提升，从而为用户提供更加精准和个性化的广告体验。
大模型赋能搜索广告：感知与推理的双重进化
阿里妈妈的探索主要集中在两个关键方向：感知和推理。
- 感知层面： 传统搜索广告模型依赖于ID表征，难以充分捕捉用户行为和内容的多样性。阿里妈妈通过优化多模态表征的质量，突破了传统ID表征的局限，实现了对用户和广告内容更丰富的感知建模。这意味着模型能够更好地理解用户的意图和广告的内涵，从而提高广告的匹配度和点击率。
- 推理层面： 阿里妈妈构建了用户序列大模型，将生成式方法与判别行为方法有机结合，探索推理能力的持续进化之路。通过分析用户的历史行为和偏好，模型能够更准确地预测用户未来的需求，并推荐更符合其兴趣的广告。
LMA：阿里妈妈的专属广告大模型
为了更好地适应电商广告的特殊需求，阿里妈妈自主研发了广告领域专属大模型LMA（Large Models for Advertising）。LMA是电商基础大模型衍生出来的广告模型集合，包含认知、推理和决策等多个迭代分支。自2024年4月发布以来，LMA持续优化，并在多模态表征、用户行为大模型等方向取得了重要进展。这些技术进步不仅推动了第一阶段体系的多个版本迭代上线，还深度改造了认知、改写、相关性和创意等核心技术模块，推动了技术的全面升级。
模型演进的三个关键路线
阿里妈妈在探索大模型与搜索广告融合的过程中，总结出了模型演进的三个关键路线：
- 明线： 推理偏置的合理设计是模型能力提升的核心驱动力。通过优化模型结构，使其更好地捕获用户行为的多样性、动态定位、局部定向及相互依赖关系，可以有效提升模型的泛化能力。
- 暗线： 硬件算力的指数级提升为模型的规模化提供了强力支撑。通过优化基础训练和推理，充分利用算力提升带来的优势，可以使得模型参数规模持续增长。
- 辅助线： CV和NLP领域的代际性技术升级为搜索广告领域带来重要启示。通过借鉴CV和NLP领域的先进技术，可以加速搜索广告模型的创新。
挑战与展望
尽管大模型在搜索广告领域展现出了巨大的潜力，但也面临着一些挑战。例如，如何有效利用高维稀疏的ID特征，如何解决“内存墙”带来的瓶颈，以及如何平衡模型的深度和宽度等。
展望未来，阿里妈妈将继续深化大模型在搜索广告领域的应用，探索更深层次的扩展机会。通过不断的技术创新和实践，阿里妈妈有望重塑电商广告的未来，为用户和广告主创造更大的价值。
参考文献：
- 石士. (2024). 阿里妈妈搜索广告2024大模型思考与实践. 机器之心. Retrieved from [在此处插入原文链接]
（注：由于原文未提供具体链接，此处留空，请根据实际情况补充。）
Views: 0