Яндекс представил Sona — генеративную модель рекомендаций, которая одна выполняет всю работу рекомендательной системы: от подбора вариантов до их ранжирования. Раньше эту работу делали десятки отдельных алгоритмов, каждый из которых приходилось обучать и настраивать вручную. Об этом компания сообщила 1 октября.
Модель смотрит на действия человека — что он выбирал, что пропускал и к чему возвращался — и сразу решает, что предложить дальше. Ручной подбор признаков ей не нужен.
Первым полигоном стали музыкальные рекомендации в умных колонках с Алисой. На неделю Sona заменила там прежнюю систему. В тестовой группе время прослушивания рекомендованных треков выросло на 6,3%, просьб повторить трек стало почти на 18% больше, а аудитория активных слушателей увеличилась на 4,5%. По данным Яндекса, это в 2,4 раза больше прироста от предыдущего обновления. Результаты эксперимента опубликованы в научной статье на arXiv.
Sona разработали инженеры Алисы, Яндекс Музыки и R&D-команда компании. О переводе других сервисов на новую модель Яндекс пока не сообщал.
