«Яндекс» перешёл на рекомендательные системы на основе генеративных моделей (проект ARGUS: AutoRegressive Generative User Sequential modeling) для повышения качества персональных рекомендаций для пользователей.
Новая система «Яндекса» под названием ARGUS на базе больших генеративных моделей не просто анализирует обезличенные действия пользователей, а предугадывает интересы, учитывая контекст, сезонность и неочевидные для человека связи. Новые рекомендации от ARGUS уже работают в «Яндекс Музыке» и «Яндекс Маркете», а также тестируются и скоро появятся в других сервисах «Яндекса».
В «Яндексе» рассказали, что исследователи компании разработали рекомендации нового поколения — на основе генеративных моделей. Новая система позволяет пользователям получать более качественные рекомендации, экономить больше времени на поиске контента и товаров, чаще выходить за рамки своих привычек.
Новые рекомендации от ARGUS анализируют в несколько раз более длинную историю действий пользователя и находят взаимосвязи между ними — в том числе неочевидные. Алгоритмы лучше определяют, как меняются потребности с течением времени, и учитывают сезонность. Например, если каждое лето человек покупает теннисные мячи одной и той же фирмы, они напомнят ему об этом, когда придёт время.
Как изменились рекомендации в «Яндекс Музыке» и «Яндекс Маркете».
«Яндекс Музыка» ещё в 2023 году начала использовать в рекомендациях генеративные нейросети. Теперь она первой среди сервисов «Яндекса» внедрила обновлённые модели и перевела их в режим онлайн. Это значит, что алгоритмы анализируют потребности человека и генерируют рекомендации в моменте — с учётом его долгосрочных предпочтений. При этом они учитывают в три раза больше паттернов поведения пользователя. Благодаря этому люди 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% — в них стало больше новых для людей треков.
Вслед за «Яндекс Музыкой» новые алгоритмы внедрил «Яндекс Маркет». Они позволяют людям выйти за рамки своих привычек и получать больше актуальных предложений, узнавать о новых товарах и брендах, которые будут им полезны. Теперь Маркет учитывает в десятки раз больше обезличенных действий пользователей — это эквивалентно примерно двум годам активности покупателей. Так у алгоритмов появляется более полный контекст, и пользователь получает рекомендации по своим интересам и потребностям. Во время тестирования алгоритмов пользователи стали добавлять в корзину на 3% больше товаров, которые они видели в рекомендациях, а покупки товаров из лент в новых категориях выросли на 5%.
«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», — пояснил сотрудник «Яндекса» Николай Савушкин, который отвечает за рекомендательные технологии в компании.
