Яндекс разработал и начал внедрять в свои сервисы рекомендательные системы нового поколения на базе генеративных нейросетей. Это не просто подбор похожего — алгоритмы лучше понимают контекст, связывают обезличенные действия пользователя между собой и предлагают неочевидные, но релевантные товары (или контент), которые с высокой вероятностью вызовут интерес.

👉 Модель называется ARGUS (AutoRegressive Generative User Sequential Modeling). Это трансформер, который предсказывает, что ты сделаешь дальше и как тебе это зайдёт. Обучается на длинных последовательностях, работает в рантайме, и построен с учётом высокой нагрузки — как раз для сервисов на миллионы пользователей.

👉 Первой фичу получила Яндекс Музыка. Она начала работать на базе генеративных нейросетей еще в 2023, теперь это первый сервис, который интегрировал трансформерные модели и перевел их в онлайн. Рекомендации обновляются в реальном времени, точнее подстраиваются под вкусы и быстрее подмечают изменения в интересах. Пользователи стали на 20% чаще добавлять треки в коллекции, а разнообразие рекомендаций выросло на 14%.

👉 Затем алгоритмы пришли в Яндекс Маркет — там теперь анализируют эквивалент двух лет активности пользователей. В тестах это дало +3% к добавлению товаров в корзину и +5% покупок в новых категориях.

В мире подобных решений единицы — Google, Netflix, LinkedIn.

Data Science | Machinelearning [ru]

Яндекс разработал и начал внедрять в свои сервисы рекомендательные системы нового поколения на базе генеративных нейросетей. Это не просто подбор похожего — алгоритмы лучше понимают контекст, связывают обезличенные действия пользователя между собой и предлагают неочевидные, но релевантные товары (или контент), которые с высокой вероятностью вызовут интерес.

👉 Модель называется ARGUS (AutoRegressive Generative User Sequential Modeling). Это трансформер, который предсказывает, что ты сделаешь дальше и как тебе это зайдёт. Обучается на длинных последовательностях, работает в рантайме, и построен с учётом высокой нагрузки — как раз для сервисов на миллионы пользователей.

👉 Первой фичу получила Яндекс Музыка. Она начала работать на базе генеративных нейросетей еще в 2023, теперь это первый сервис, который интегрировал трансформерные модели и перевел их в онлайн. Рекомендации обновляются в реальном времени, точнее подстраиваются под вкусы и быстрее подмечают изменения в интересах. Пользователи стали на 20% чаще добавлять треки в коллекции, а разнообразие рекомендаций выросло на 14%.

👉 Затем алгоритмы пришли в Яндекс Маркет — там теперь анализируют эквивалент двух лет активности пользователей. В тестах это дало +3% к добавлению товаров в корзину и +5% покупок в новых категориях.

В мире подобных решений единицы — Google, Netflix, LinkedIn.

Хабр

ARGUS: как масштабировать рекомендательные трансформеры

Привет! Меня зовут Кирилл Хрыльченко. Я руковожу командой, которая занимается R&D для рекомендательных технологий в Яндексе. Одна из наших основных задач — развивать...

hottg.com/devsp/4813

1.9K viewsJun 20 at 15:38