Поделиться
«Яндекс» переходит на рекомендательные системы на основе генеративных моделей — это повысит качество персональных рекомендаций
Исследователи «Яндекса» разработали рекомендации нового поколения — на основе генеративных моделей. Теперь пользователи будут получать более качественные рекомендации, экономить больше времени на поиске контента и товаров, чаще выходить за рамки своих привычек. Первой новые алгоритмы внедрила «Яндекс Музыка». Они работают в режиме реального времени и мгновенно реагируют на действия пользователей, но с учетом большего количества параметров. Также новые алгоритмы успешно интегрировал «Яндекс Маркет», а со временем на них перейдут и другие сервисы «Яндекса». Об этом CNews сообщили представители «Яндекса».
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.
Как изменились рекомендации в «Яндекс Музыке» и «Яндекс Маркете »
«Яндекс Музыка» еще в 2023 г. внедрила в рекомендации генеративные нейросети. Теперь она первой среди сервисов «Яндекса» внедрила обновленные модели и перевела их в режим онлайн. Это значит, что алгоритмы анализируют потребности человека и генерируют рекомендации в моменте — с учетом его долгосрочных предпочтений. При этом они учитывают в три раза больше паттернов поведения пользователя. Благодаря этому люди стали чаще и дольше слушать Мою волну, где звучат только рекомендованные треки, и на 20% чаще добавлять в коллекцию песни и артистов, которых услышали впервые. Разнообразие самих рекомендаций выросло на 14% — в них стало больше новых для людей треков.
Вслед за «Яндекс Музыкой» новые алгоритмы внедрил «Яндекс Маркет». Они позволяют людям выйти за рамки своих привычек и получать больше актуальных предложений, узнавать о новых товарах и брендах, которые будут им полезны. Теперь он учитывает в десятки раз больше обезличенных действий пользователей — это эквивалентно примерно двум годам активности покупателей. Так у алгоритмов появляется более полный контекст и пользователь получает рекомендации по своим интересам и потребностям. Во время тестирования алгоритмов пользователи стали добавлять в корзину на 3% больше товаров, которые они видели в рекомендациях, а покупки товаров из лент в новых категориях выросли на 5%.
«В последние годы качество рекомендательных алгоритмов вышло на плато. Для того чтобы вывести их на новый уровень, нужно было внедрять генеративные модели, а они требуют больших вычислительных мощностей. Нам удалось разработать нейронную архитектуру, которая более эффективна в обучении и требует меньше ресурсов, и 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. Алгоритмы на базе новой архитектуры будут внедрены в большинство сервисов компании», — сказал Николай Савушкин, руководитель рекомендательных технологий «Яндекса».
Короткая ссылка
