tgoop.com/the_algorithms/4954
Last Update:
Исследователи Яндекса разработали новое поколение рекомендательных систем на основе больших генеративных моделей. Эти алгоритмы глубже понимают контекст и выявляют скрытые связи в действиях пользователей. Благодаря этому рекомендации становятся точнее, поиск контента и товаров — быстрее, а открывать новое — проще.
Новые модели обучаются быстрее, учитывают больше контекста пользователя. Алгоритмы анализируют только обезличенные данные. Всё это улучшает качество рекомендаций не только для слушателей и покупателей, но и для создателей контента — музыкантов, авторов, продавцов, которым важно найти свою аудиторию.
Первым сервисом, где внедрили новые алгоритмы, стала Яндекс Музыка. Туда внедрили трансформеную модель с 126 млн параметров и длиной истории пользователей 8192 (события в жизни пользователей). Прирост получился значительный, раньше максимальная конфигурация имела лишь 19 млн в энкодере. Затем технология распространилась на Яндекс Маркет и сейчас тестируется в других сервисах.
По результатам: в Яндекс Музыке пользователи стали на 20% чаще ставить лайки и добавлять в коллекции новые треки и исполнителей, а разнообразие рекомендаций выросло. . Кроме того, «Мою волну» стали слушать дольше и чаще.
BY Алгоритмы и структуры данных
Share with your friend now:
tgoop.com/the_algorithms/4954