Ep.693 Metaの生成広告モデル「GEM」──広告レコメンドの“中枢”を作り替える（2025年11月13日配信）

名古屋ではたらく社長のITニュースポッドキャスト · Nov 12, 2025 · 5m

11月10日、Metaは広告配信の“頭脳”として機能する基盤モデル「GEM」の技術詳細を公開しました。GEMはLLM発想の巨大モデルを広告レコメンドに持ち込み、FacebookとInstagramの膨大な行動・広告・計測シグナルを横断して学習。ここで得た知見を下流の多数モデルにポストトレーニングで伝搬させ、広告の関連性を一段引き上げる——そんな“中央集権→全体最適”の設計が核です。実運用でも、Q2にはInstagramでコンバージョンが約5%、Facebookフィードで約3%改善したと報告されています。

アーキテクチャ面では、ユーザー属性や広告の体裁などの“非シーケンス特徴”と、長期の閲覧・クリックの“シーケンス特徴”を分けて最適化し、必要な場面で相互作用を学ぶ構造が採用されました。非シーケンス側はWukongを拡張して複合特徴の組み合わせを深堀りし、シーケンス側はピラミッド並列で長大履歴を効率に取り込みます。さらに両者を橋渡しするInterFormerで、シーケンス学習と特徴相互作用を交互に重ねることで、行動履歴の構造を失わずに表現を磨き上げます。…