Привет! Меня зовут Кирилл Хрыльченко. Я руковожу командой, которая занимается R&D для рекомендательных технологий в Яндексе. Одна из наших основных задач — развивать трансформерные технологии в контексте рекомендательных систем, и мы активно занимаемся этим уже примерно пять лет. Не так давно у нас произошёл новый виток в развитии рекомендательных технологий, которым мы хотим поделиться с вами в этой статье.

Актуальность рекомендательных систем в мире и для Яндекса обосновать несложно: количество контента растёт очень быстро, всё просматривать самостоятельно невозможно, поэтому для борьбы с информационной перегрузкой нужны рексистемы. Рекомендации музыки, фильмов, книг, товаров, видеороликов, постов, друзей — бо́льшая часть этого есть и у нас в Яндексе. При этом важно не забывать, что эти сервисы помогают не только пользователям, но и создателям контента, которым нужно искать свою аудиторию.

Мы уже внедрили новое поколение рекомендательных трансформеров во множество сервисов — Музыку, Алису, Маркет, Лавку — и активно работаем над внедрением в другие. Везде получилось значительно улучшить качество рекомендаций. Если вы рекомендательный инженер — надеюсь, что после этой статьи у вас появятся идеи, как сделать что‑то похожее для вашей рекомендательной системы. А если вы пользователь рекомендаций — то у вас есть возможность побольше узнать о том, как работает та самая рекомендательная система.

Главная задача рекомендательной системы — предоставить пользователю контент, фильм, трек, книгу, товар или информацию, которые могут заинтересовать его в данный момент. Сложность в том, что у нас нет явного запроса пользователя, как в поиске, есть только история его взаимодействий с объектами и наша надежда на то, что мы верно распознали его скрытые желания.

Раньше для такой задачи нужно было строить сложные алгоритмы со множеством написанных вручную эвристик. Теперь с этим помогают ML‑технологии.

Меня зовут Кирилл Хрыльченко, я руковожу командой R&D рекомендательных технологий в Яндексе. Наша команда исследует и разрабатывает новые технологии, а также активно следит за тем, что появляется нового в индустрии. Сегодня я поделюсь трендами развития рекомендательных систем и расскажу, как нейросети продолжают улучшать качество рекомендаций: какие есть нюансы в работе с LLM, чем полезно обучение с подкреплением, что изменилось в плане анализа истории пользователя, а также на что обратить внимание при масштабировании.