Line今年開發者大會聚焦自身技術實力的鍛造成果，介紹強化AI生產力的多項關鍵。「明年，Yahoo開發成果也將會在Line開發者大會上展現。」Line技術長朴懿彬這樣預告，揭露了她對兩家公司合併後技術整合的期待，將在明年開花結果。（圖片來源／Line）
今年滿10歲的Line，正處於關鍵的企業轉型期。
3年前，Line在開發者大會宣布轉型成AI公司的大願景，更揭露了AI藍圖要發展8大領域AI。但去年全球疫情肆虐，日本災情衝擊下，Line轉而集中資源發展零接觸商機、遠距抗疫等新需求，如聊天支付、線上視訊會議等，8大AI領域也進一步聚焦到4大AI研發方向。
企業定位調整之際，日本Line母公司Naver和日本Yahoo的母公司軟銀合資開設了ZHD控股公司，將日本Line和日本雅虎兩家公司整併成為同一個集團的兩家子公司，在今年3月完成合併。
日本最大入口網站和最大即時通訊平臺兩大巨頭，雙方用戶加起來超過3億人，服務的企業店家超過了1,500萬家，橫跨金融、電商、廣告、媒體、網路社群、旅遊等產業。彼此的平臺、技術、資料、人力的資源要能互通，甚至共享，不只是公司體制面的調整，更是技術面的大考驗。過去有不少科技公司整併後營運挫敗甚至消失，就是因為技術面或產品面的整合失敗所致，這正是Line在2021年所面對的課題和挑戰。成則加速飛天，不成則斷翅落地。
這個挑戰多大？可從Line的使用規模略知一二。全球各國的每月活躍人數在2021年6月時，達到了2億人規模，不只通訊平臺，廣告，新的影音服務和新聞服務在去年也大幅成長，而新聞服務在日本的單月瀏覽人數更達到154億人次。技術面，Line即時通訊平臺每秒要處理高達40萬個請求，用戶一天上傳的資料量更是高達11PB，包括各種圖片、影片、貼圖等。過去幾年所打造的集中式資料平臺Information Universe（簡稱IU），目前累計有290PB資料，每個月都會再增加10PB的龐大資料量。
在IU平臺上更有一套Machin Learning Universe（MLU）平臺，可提供NLP模型、電腦視覺模型、推薦模型、廣告優化模型等，更從Line不同服務的授權Log資料中，蒐集了8千萬種特徵，作為機器學習訓練之用。「因為有這一套資料平臺和機器學習平臺，我們才能更快推出新服務。」Line技術長朴懿彬強調。
但上述這些數據，只有Line自己的用戶數據。今年6月時，Line日本用戶數約8,900萬人，而日本Yahoo則有約6,700萬人，旗下支付服務PayPay也有4,000萬人。兩家公司整併後，在使用者端的技術將以Line現有技術為主，也就是說，Line這套技術體系最後得面對的考驗是，超過3億人的日本用戶規模，比Line全球規模還要多了50%，要整併這些新來用戶和資料，都是平臺和技術的超大難題。
今年Line開發者大會上，不像過去兩屆大談未來方向，Line今年更聚焦揭露自身技術實力的鍛造成果，其中有3大技術進展，是為了強化前瞻AI技術力、機器學習應用開發速度，甚至能更自動化累積訓練資料的AI生產力關鍵大改造。
關鍵1：發展超大規模通用NLP模型和生態圈
第一個關鍵是超大規模的通用NLP模型HyperCLOVA。朴懿彬表示，MLU是Line對內提供的機器學習平臺，對外部使用者和開發者也有一套通用機器學習平臺，就是HyperCLOVA。
Line AI執行長砂金信一郎指出，全球AI技術發展上，不只出現各式各樣的資料集，也出現了各種超大規模的通用型NLP模型，例如Open AI組織發展的GPT 3或是Google的T5，可以用於各種任務的AI推論之用。這正是Line也要自己發展通用NLP模型的原因。
Line和Naver聯手，去年先發表了日語版NLP，今年5月更在Line的AI大會上揭露了HyperCLOVA這個超大規模通用NLP專案，新增加了韓語版NLP，號稱是韓文版GPT-3，用2,040億個參數訓練而成，比GPT-3的1,750億參數還要多。而去年日語版NLP模型現在發展到390億個參數。Line也開始打造多語言模型，目前達到390億參數，希望2022年達到820億個參數，而日語版NLP模型明年目標更是驚人的2,040億個參數。
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「參數越多，代表能描述更多字詞間的關係，NLP的推論能力和泛用性就能越大。」砂金信一郎強調，但語言模型的訓練是NLP應用一大挑戰，往往需要1、2個月才能訓練出一個超大規模的NLP模型，非常耗時，Line希望透過HyperCLOVA這個超大規模NLP模型，再結合少樣本訓練或單樣本訓練來調校，加快開發特定應用NLP模型的速度。為了讓HyperCLOVA打造的NLP模型能提供給第三方商用，Line在訓練語料蒐集上不只排除有版權保護的資料，也不用Line自家服務的資料。
不只如此，Line還進一步打造GUI介面的AI開發環境HyperCLOVA Studio服務，內建NLP模型、資料生成機制和ML調校機制，更能直接線上測試NLP應用。還有一套Explorer工具可用來輔助語料文本分類和生成的處理。這兩個工具都內建了過濾層和稽核機制，可因應AI倫理或資料隱私議題。
目前Line已經完成了HyperCLOVA的API，正準備釋出，也將開放試用HyperCLOVA Studio。砂金信一郎透露，未來將提供半自動的場景生成工具，可自動產生特定場景的AI應用，如Chatbot和AiCall服務，也打造更多小型的通用語言模型。未來還會邁向多模態通用模型，不只文字語料，也將可以用來訓練影像和聲音的語料。
關鍵2：結合MLOps更自動化追蹤ML模型品質
將通用NLP模型發展成一個推動NLP應用生態圈的技術架構，只是Line強化AI生產力的第一關鍵，另外還有兩個關鍵，第二項就是ML模型品質監控自動化。Line打造了一套MLOps系統，稱為Lupus。Line現在有上百款運用機器學習的產品，分散在20多個部門中，如何讓這些單位都有能力自行掌握所用模型的狀態，尤其當資料漂移，例如使用者行為改變，導致所用機器學習模型的預測力開始下滑時，能夠第一時間發現，進而重新訓練機器學習模型。這套Lupus以專屬監控主機、函式庫和一款網頁應用程式，讓開發者、維運者和專案成員更方便掌握模型最新動態。
Lupus不只可以讓開發者容易建立偵測指標，也能自動偵測模型的異常，並且透過視覺化儀表板方便業務團隊參與判斷。這正是AI生產力的第三個關鍵，可以用來維護AI應用的預測品質，還能簡化ML長期維運的工作。
關鍵3：打造新一代使用者特徵自動預測系統
最後一項是，Line在去年重新改造了使用者人格（User Persona）預測系統，這是一個用來推測用戶屬性的系統，可以利用機器學習技術自動預測使用者的興趣、特質、特徵等，作為內容推薦或目標行銷等需用戶分類資訊的場景。
這套系統所涵蓋的用戶規模，以Line用戶為主，如8,900萬人日本用戶上，累積的機器學習特徵維度高達480萬維，也涵蓋了臺灣每月活躍用戶近5千萬人次，針對臺灣用戶的特徵維度則有140萬維。這些都是Line的訊息推播、廣告發送、內容推薦能夠更精準鎖定目標對象的關鍵。
為了因應未來日本用戶規模達到3億人，Line在去年夏天導入了GPU和K8s叢集，重新改造了這套系統，能夠運用主流的機器學習框架，更計畫要發展一套使用者人格特徵自動產生的機器學習框架，來加快，每次新增一種新使用者機器學習特徵抽取自動化的流程，可以更快將新服務的使用者納入使用者人格系統所涵蓋的範圍中。
上述這三項關鍵，可以加速AI應用開發、簡化AI訓練流程，甚至是確保模型品質和長期維運的關鍵，可說是提升AI生產力的核心。這正是今年的 Line提升自身技術體質的成果。
「明年，Yahoo開發成果也將會在Line開發者大會上展現。」朴懿彬在開發大會主場演講中這項預告，揭露了她對兩家公司合併後技術整合的期待，將在明年開花結果。
來源鏈接：https://www.ithome.com.tw/news/147920
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