Яндекс переходит на рекомендательные системы на основе генеративных моделей
Кодик кратко объясняет суть статьи
Яндекс разработал новые рекомендации на основе генеративных моделей, обеспечивающие пользователям персонализированный контент и товары с учетом расширенной истории действий и скрытых связей между ними. Впервые технология реализована в сервисах Яндекс.Музыка и Яндекс.Маркет, где она позволяет оперативно реагировать на поведение пользователей и учитывать изменения потребностей во времени, включая сезонность. Новый подход повысил эффективность обучения нейросети и снизил ресурсозатраты, что ранее удавалось реализовать лишь немногим крупным международным компаниям.
Читайте в Telegram
|
Исследователи Яндекса разработали рекомендации нового поколения — на основе генеративных моделей, сообщили «Коду Дурова» в пресс-службе компании.
Сообщается, что благодаря новшеству пользователи будут получать более качественные рекомендации, экономить больше времени на поиске контента и товаров, а также «чаще выходить за рамки своих привычек».
Первым сервисом компании, внедрившим новые алгоритмы, стала Яндекс Музыка: в рамках стриминга они работают в режиме реального времени и мгновенно реагируют на действия пользователей, но с учётом большего количества параметров.
Кроме того, новые алгоритмы интегрировал Яндекс Маркет, а в скором времени на них перейдут и другие сервисы Яндекса, отметили в компании.
Новые рекомендации анализируют в несколько раз более длинную историю действий пользователя и находят взаимосвязи между ними — в том числе неочевидные. Алгоритмы лучше определяют, как меняются потребности с течением времени, и учитывают сезонность. Например, если каждое лето человек покупает теннисные мячи одной и той же фирмы, они напомнят ему об этом, когда придет время, — говорится в сообщении Яндекса.
По словам руководителя рекомендательных технологий Яндекса Николая Савушкина, компании удалось разработать нейронную архитектуру, которая более эффективна в обучении и требует меньше ресурсов. Этим, по словам Савушкина, Яндексу удалось доказать, что «скачок качества, который мы видим в сфере языковых моделей, возможен в рекомендациях»:
Эту задачу удалось решить только нескольким компаниям в мире — таким как Яндекс, Google, Netflix, LinkedIn, — подчеркнул представитель компании.
