Яндекс представил ИИ-модель рекомендаций Sona — она сама формирует подборки контента для пользователей
В ходе тестирования пользователи стали слушать треки из рекомендаций на 6,3% дольше
2 минуты
Яндекс представил ИИ-модель рекомендаций Sona, которая сама подбирает и ранжирует контент для пользователей, сообщила Russian Business пресс-служба компании. В ходе тестирования новой модели на умных колонках с Алисой время прослушивания треков из рекомендаций выросло на 6,3%. Аудитория активных слушателей музыки увеличилась на 4,5%, а число просьб повторить трек — почти на 18%.
Sona заменила систему из десятков алгоритмов
Обычно рекомендательные системы работают как цепочка из нескольких алгоритмов. Одни отбирают подходящие варианты из миллионов объектов, другие выбирают лучшие из них и расставляют в нужном порядке, рассказали в пресс-службе компании.
Sona объединяет все этапы в одной модели. Она анализирует действия пользователя — что он выбирал, что перелистывал и к чему возвращался, — а затем определяет, какой контент ему предложить и в каком порядке.
Первым испытанием Sona стали музыкальные рекомендации Алисы
В ходе тестирования Яндекс на неделю заменил действующую систему рекомендаций в умных колонках с Алисой на Sona.
По итогам тестирования время прослушивания рекомендованных треков выросло на 6,3%, а число просьб повторить композицию — почти на 18%.
Аудитория активных слушателей треков увеличилась на 4,5% — в 2,4 раза больше, чем после предыдущего обновления системы рекомендаций.
Контекст
Sona стала ещё одной собственной ИИ-моделью Яндекса, разработанной для конкретной задачи — формирования рекомендаций.
Ранее компания открыла для разработчиков и исследователей языковую модель Alice AI Search Pretrain, которая используется как основа для ИИ-ответов в Поиске.
Модель обучена для обработки больших объёмов документов и рассчитана на работу с высокой нагрузкой при ограниченном использовании вычислительных ресурсов.
