Twitter revela parte de su código fuente, incluido su algoritmo de recomendación


Como prometió repetidamente el CEO de Twitter, Elon Musk, Twitter lo ha hecho. abierto parte de su código fuente para la visualización pública, incluido el algoritmo que utiliza para recomendar tweets en las líneas de tiempo de los usuarios.

En GitHub, Twitter publicó dos repositorios con código para muchas partes que hacen que la red social funcione, incluido el mecanismo por el cual controla los tweets que los usuarios ven en la línea de tiempo For You. En una publicación de blog, Twitter caracterizó la medida como un "primer paso para ser más transparente" y evitar riesgos para Twitter y las personas en la plataforma.

En este segundo punto, los lanzamientos de código abierto no contienen el código que impulsa las recomendaciones de anuncios de Twitter, ni los datos utilizados para entrenar el algoritmo de recomendación de Twitter. E incluyen algunas instrucciones sobre cómo revisar o usar el código.

"[We] Excluyendo el código que comprometería la seguridad y la privacidad del usuario o la capacidad de proteger nuestra plataforma de los malos actores, lo que incluye socavar nuestros esfuerzos para combatir la explotación y manipulación sexual infantil”, escribió Twitter. "Nosotros [took] Pasos para garantizar que la seguridad y la privacidad del usuario estén protegidas”.

Twitter dice que está trabajando en herramientas para administrar las sugerencias de la comunidad y sincronizar los cambios con su repositorio interno.

A primera vista, el algoritmo es bastante complejo, pero no sorprendente desde el punto de vista técnico. Consta de varios modelos, incluido un modelo para detectar contenido "no seguro para el trabajo" o abusivo, la probabilidad de que un usuario de Twitter interactúe con otro usuario y el cálculo de la "reputación" de un usuario de Twitter. Múltiples redes neuronales son responsables de clasificar los tweets y recomendar cuentas a seguir, mientras que un componente de filtrado oculta los tweets para "apoyar el cumplimiento normativo, mejorar la calidad del producto, aumentar la confianza del usuario, aumentar las ventas". descenso de rango de grano grueso ".

En una publicación de un blog de ingeniería, Twitter revela más sobre el canal de recomendaciones, que, según tti, se ejecuta aproximadamente cinco mil millones de veces al día:

“Tratamos de extraer los 1500 tuits principales de un grupo de cientos de millones a través de estas fuentes. Hoy, la línea de tiempo de For You es del 50% [tweets from people you don’t follow] y 50% [tweets from people you follow] en promedio, aunque esto puede variar de un usuario a otro”, escribió Twitter. “La clasificación se logra utilizando una red neuronal de ~48 millones de parámetros que se entrena continuamente en las interacciones de tweets para optimizar la participación positiva (por ejemplo, me gusta, retweets y respuestas). Este mecanismo de clasificación tiene en cuenta miles de funciones y genera diez etiquetas para otorgar una puntuación a cada tuit, y cada etiqueta representa la probabilidad de interacción”.



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