Pinterest는 광고 참여 모델을 3개의 개별 표면별 모델에서 단일 통합 아키텍처로 통합했습니다. 이 변화는 느린 반복, 중복된 훈련 비용, 유지 관리 부담과 같은 비효율성을 해결하는 것을 목표로 했습니다. 이 프로젝트는 가장 강력한 구성 요소를 병합하는 것으로 시작하여 단순성과 안전한 반복을 우선시하는 전략을 따랐습니다. 초기 기본 통합 모델은 오프라인 개선을 보였지만 비용이 증가하여 추가적인 개선을 이끌었습니다. 개선된 아키텍처는 MMoE 및 긴 사용자 시퀀스와 같은 다양한 표면의 요소를 통합하여 더 합리적인 비용으로 더 나은 결과를 달성했습니다. 표면별 보정은 표면 간의 트래픽 분배 차이를 효과적으로 처리하기 위해 구현되었습니다. 유연성과 표면별 반복을 위해 다중 작업 학습 및 표면별 내보내기가 도입되었습니다. 투영 레이어 및 요청 수준 브로드캐스팅을 포함한 효율성 최적화는 인프라 비용과 지연 시간을 줄였습니다. 통합 모델은 오프라인 및 온라인 지표 모두에서 상당한 개선을 보여주었습니다. 이 통합을 통해 더 빠르고 일관된 개선이 가능해졌습니다. 마지막으로, 다음 단계는 모델 효율성에 초점을 맞춰 관련 핀 표면을 통합하는 것입니다.