Pinterest сократил свои затраты на AI на 90%, переработав визуальный слой модели Qwen3-VL и внедрив собственные решения. Это позволило повысить точность рекомендаций на 30%. Для Pinterest, имеющего 620 миллионов активных пользователей, столь радикальные изменения в AI-стратегии необходимы для поддержания экономической жизнеспособности.
Контекст ухода от дорогих AI-решений
Согласно CTO Pinterest Мэтту Мадригалу, использование фронтирных моделей для каждых изображений рекомендаций становилось финансовым бременем. Pinterest, который активно использует открытые модели с момента внедрения Google BERT и OpenAI CLIP, сосредоточился на кастомизации этих решений.
Мадригал заявил, что их команда значительные ресурсы направила на адаптацию открытых моделей, используя данные, которые специфически относятся к Pinterest. Это решение предоставляет вашим данным конкурентное преимущество по качеству над моделью размера.
Детали кастомизации и её последствия
Мадригал уточнил, что его команда частично потеряла слой кодирования изображений Qwen и переобучила модель с использованием собственных многомодальных вложений. Теперь Pinterest способен захватывать и учитывать метаданные изображений, что минимизирует время задержки до 20 раз.
Без этих вложений разработчики должны были бы обрабатывать каждое изображение по отдельности, что создавало бы дополнительную нагрузку на систему. Теперь, с существенно улучшенной эффективностью, Pinterest может масштабироваться для своего колоссального числа пользователей.
Практическое применение для русскоязычной аудитории
Для разработчиков и компаний, работающих с AI, подход Pinterest подсказывает важный урок: кастомизация открытых моделей на основе уникальных данных может значительно снизить затраты и повысить эффективность. Если вы занимаетесь разработкой в AI, подумайте о возможности применения подобных подходов в своём продукте.
Этот случай также подчеркивает важность постоянной адаптации технологий под специфические потребности вашего бизнеса. Более того, обращение к открытым решениям, как показывает опыт Pinterest, может стать полезным инструментом для минимизации затрат и повышения результата.
Следующий шаг for Pinterest — продолжение работы над улучшением своих моделей и расширение их возможностей в соответствии с evolving taste graph, тем самым усиливая пользовательский опыт на платформе.