Яндекс заменил десятки алгоритмов моделью Sona для рекомендаций

Яндекс представил генеративную модель Sona — единый ИИ-модуль вместо каскада отдельных алгоритмов, которые раньше отвечали за подбор и ранжирование рекомендаций. Модель анализирует поведение пользователя: какие варианты он выбирал, какие отклонял и к каким возвращался, после чего сама формирует подборку контента. В компании называют Sona первой моделью Яндекса, которая проходит весь этот процесс без ручного подбора признаков.

До её появления разработчикам приходилось обучать и настраивать отдельные алгоритмы под разные этапы формирования рекомендаций. Sona объединяет эти задачи в одной модели и учитывает пользовательскую историю уже на этапе подготовки итоговой подборки.

Что показал запуск в колонках

Первым сервисом, где тестировали Sona, стали музыкальные рекомендации в умных колонках с «Алисой». За неделю модель полностью заменила действовавшую систему, в которую входили десятки алгоритмов. По итогам эксперимента время прослушивания рекомендованных композиций выросло на 6,3%, количество запросов на повторное воспроизведение трека — почти на 18%, число активных слушателей увеличилось на 4,5%. Последний показатель в 2,4 раза превышает результат предыдущего обновления рекомендательной системы.

Другие сервисы, где может применяться модель, и сроки такого перехода компания не раскрыла.