Яндекс переходит на рекомендательные системы на основе генеративных моделей

Продолжаем интегрировать ИИ в наши сервисы. Яндекс Музыка и Яндекс Маркет одними из первых в мире интегрировали рекомендации на основе генеративных моделей.

🌟Рекомендательные системы — это алгоритмы, которые анализируют данные о долгосрочном поведении пользователей и персонализировано предлагают им наиболее подходящие товары, услуги или контент.

В чём суть обновления?
Новые рекомендации анализируют гораздо более длинную историю действий пользователя, находят в ней неочевидные связи и учитывают большее количество факторов, например сезонность — могут напомнить купить продукт, который пользователь приобретает каждое лето.

Какой эффект от внедрения уже получили?
Благодаря внедрению новых алгоритмов покупатели смогут выходить за рамки своих привычек и получать больше актуальных предложений. В Яндекс Маркете во время теста пользователи стали на 3% больше добавлять в корзину товаров, которые они видели в рекомендациях, а покупки товаров из лент в новых категориях выросли на 5%.

В Яндекс Музыке пользователи 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%.

Скоро на новые рекомендательные системы перейдут и другие сервисы компании, включая Лавку и Кинопоиск.

Почему это круто?
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.
© Николай Савушкин, руководитель службы рекомендательный технологий