Яндекс представил генеративную модель Sona для рекомендаций

Яндекс представил собственную генеративную модель Sona, которая объединяет несколько этапов рекомендательной системы в единый ИИ-модуль. Вместо отдельного каскада алгоритмов она самостоятельно анализирует поведение пользователя — какие варианты он выбирал, отклонял и к каким возвращался, — после чего формирует и ранжирует рекомендации. В компании отмечают, что Sona стала первой моделью Яндекса, которая выполняет весь этот процесс без ручного подбора признаков.

До появления Sona разработчикам приходилось обучать и настраивать отдельные алгоритмы для разных этапов формирования рекомендаций. Новая система объединяет эти задачи в одной модели, что позволяет ей учитывать пользовательскую историю непосредственно при подготовке итоговой подборки контента. Первым сервисом для тестирования Sona стали музыкальные рекомендации в умных колонках с «Алисой».

В течение недели Sona полностью заменила действующую систему, включавшую десятки алгоритмов. По итогам эксперимента время прослушивания рекомендованных композиций увеличилось на 6,3%, а число запросов на повторное воспроизведение трека выросло почти на 18%. Количество активных слушателей при этом увеличилось на 4,5% — в 2,4 раза больше, чем после предыдущего обновления рекомендательной системы.