Яндекс представил Sona: ИИ-модель, объединяющая этапы формирования рекомендаций
RB.RU AI · оригинал
Материал подготовлен автоматизированной редакционной системой. Факты можно сверить по указанному первоисточнику.
Яндекс анонсировал собственную ИИ-модель Sona, которая заменяет традиционные цепочки алгоритмов единым решением для подбора контента. По данным компании, тестирование на умных колонках показало рост времени прослушивания музыки и вовлеченности пользователей.
Переход от каскадных систем к единым ИИ-моделям упрощает архитектуру рекомендательных сервисов и повышает эффективность подбора контента на основе пользовательского поведения.
Яндекс представил Sona — новую ИИ-модель, разработанную специально для формирования рекомендаций. В отличие от классических подходов, где процесс подбора контента разбит на несколько последовательных этапов, Sona объединяет все функции в единую систему. Как пояснили в пресс-службе компании, традиционные рекомендательные механизмы работают как цепочка алгоритмов: одни отбирают подходящие варианты из миллионов объектов, другие ранжируют их и расставляют в нужном порядке. Новая модель анализирует действия пользователя — включая выбор, пропуск и повторное обращение к контенту — и самостоятельно определяет, что предложить и в какой последовательности.
Первым практическим испытанием для Sona стали музыкальные рекомендации в умных колонках с голосовым ассистентом Алиса. В ходе тестирования, длившегося одну неделю, Яндекс заменил действующую систему рекомендаций на новую модель. По результатам эксперимента, время прослушивания треков из рекомендаций выросло на 6,3%. Также зафиксирован почти 18-процентный рост числа просьб повторить композицию, что свидетельствует о повышении качества подбора.
Дополнительным показателем эффективности стало увеличение аудитории активных слушателей музыки на 4,5%. В компании отмечают, что этот результат в 2,4 раза превышает показатели, полученные после предыдущего обновления рекомендательной системы. Это позволяет сделать вывод о том, что единая модель способна точнее интерпретировать предпочтения пользователей, чем разрозненные алгоритмы.
Sona стала еще одним примером разработки Яндекса в области специализированных ИИ-моделей. Ранее компания открыла доступ для разработчиков и исследователей к языковой модели Alice AI Search Pretrain, которая используется как основа для генерации ИИ-ответов в поисковой системе. Эта модель обучена для обработки больших объемов документов и рассчитана на работу с высокой нагрузкой при ограниченном использовании вычислительных ресурсов.
Представление Sona демонстрирует стратегический курс Яндекса на создание узкоспециализированных нейросетей для конкретных задач, таких как рекомендации или поиск. Интеграция таких моделей в экосистему компании позволяет улучшить пользовательский опыт и повысить эффективность сервисов без необходимости поддерживать сложные цепочки из десятков отдельных алгоритмов.