Неделю назад на сайте 300.ya.ru мы продемонстрировали возможности языковой модели YandexGPT применительно к задаче суммаризации текстов. С тех пор многое изменилось: мы обучили новую, более качественную модель, в пересказах которой в 4 раза меньше ошибок. А сегодня мы внедрили её в Яндекс Браузер. Может показаться, что мы просто взяли ту же модель, о которой уже рассказывали сообществу на примере Алисы, и прикрутили к ней кнопку в Браузере. Но не всё так просто. Да, наша базовая модель уже понимала, что такое суммаризация в общих чертах. Но для нас было важно добиться результата в нужной нам форме и с предсказуемым качеством. И вот тут-то начинаются нюансы.

Сегодня поделюсь с Хабром не столько новостью, сколько нашим опытом и советами из области дообучения моделей и промпт-инжиниринга. Расскажу, через что пришлось пройти нашей команде, чтобы модель начала делать то, что от неё ожидают.

Люди не всегда точно формулируют свои запросы, поэтому поисковые системы должны помогать им в этом. Меня зовут Сергей Юдин, я руковожу группой аналитики функциональности поиска в Яндексе. Мы каждый день улучшаем что-то с помощью машинного обучения. Последний год мы разрабатываем технологию, которая предугадывает интересы человека.

Со специалистом из моей команды Анастасией Гайдашенко avgaydashenko я расскажу читателям Хабра, как работает эта технология, опишу архитектуру и применяемые алгоритмы. А ещё вы узнаете, чем предсказание следующего запроса отличается от предсказания будущих интересов человека.