Яндекс представил Sona — генеративную нейросеть, которая в одиночку делает то, за что обычно отвечает целый каскад из десятков алгоритмов: сама подбирает контент под пользователя и выстраивает его по порядку. В тесте на умных колонках с Алисой она уже обошла старую систему рекомендаций — о запуске написал блог Яндекса.
Одна модель вместо каскада
Чтобы понять, почему это важно, нужно представить, как рекомендации устроены сегодня. Обычно это конвейер: больше 15 генераторов кандидатов, затем модели предранжирования, затем финальное ранжирование — и всё это с сотнями вручную заданных признаков, которые инженеры годами подбирают и настраивают.
Sona схлопывает эту громоздкую конструкцию в одну генеративную модель, которая и ищет контент, и сразу расставляет его по порядку. В Яндексе называют её первой в мире моделью такого рода и первой собственной моделью, работающей вообще без ручного подбора признаков. Над ней работали сразу три команды — Алисы, Яндекс Музыки и R&D.
Трек по короткому коду
Как одна модель находит нужное среди миллионов треков, не перебирая весь каталог? Через хитрый приём. Каждой композиции заранее присваивают Semantic ID — короткий код, собранный из первых 90 секунд записи и метаданных. Устроено так, что у похожих песен начало кода совпадает: смысловая близость превращается в близость кодов.
Дальше Sona по истории конкретного слушателя достраивает такой код по кусочкам, шаг за шагом сужая поиск до нужного фрагмента каталога, — и сразу же сама ранжирует найденное. Вместо перебора миллионов вариантов — точечная генерация подходящего кода.
Учитель остаётся за кадром
Откуда у модели чутьё на хороший трек? Оценивать композиции Sona научила отдельная большая модель-учитель, обученная на действиях реальных слушателей за целый год — на том, что люди дослушивали, пропускали и лайкали. Знания этого учителя «переливают» в рабочую модель на этапе обучения, а в боевом режиме учитель уже не нужен: Sona справляется сама.
Такой подход и даёт ей способность предсказывать реакцию аудитории, не таская за собой тяжёлую обучающую конструкцию в каждодневной работе.
Цифры, которые убедили
Проверяли Sona честно — семидневным A/B-тестом на двух группах пользователей умных колонок с Алисой. Результаты вышли заметными: время прослушивания выросло на 6,30%, лайки — на 11,42%, активная аудитория — на 4,53%.
Отдельно показателен рост числа просьб повторить трек — почти на 18%, а это прямой сигнал, что подборки попадают в цель. Для сравнения: по приросту активной аудитории эффект оказался в 2,4 раза больше, чем от прошлого крупного обновления рекомендаций (системы Argus). То есть речь не о косметической подкрутке, а о скачке, какого давно не было.
Что на это скажет закон
Красивые метрики не отменяют того, что рекомендательные сервисы в России давно под отдельным регулированием. По закону оператор таких сервисов обязан публиковать правила их работы и информировать пользователей о применении рекомендательных технологий — это требование статьи 10.2-2 закона «Об информации». И то, что внутри теперь одна нейросеть Sona, а не десятки понятных алгоритмов, эту обязанность никак не снимает — скорее наоборот.
Второй вопрос — персональные данные. Sona обучается на прослушиваниях, пропусках и лайках за целый год, а это обработка данных о поведении пользователей, под которую нужно законное основание и согласие по закону «О персональных данных». Без аккуратно оформленной правовой базы красивые цифры роста легко оборачиваются претензией со стороны Роскомнадзора, причём претензией не к технологии, а к тому, на чём её учили.
И самый тонкий момент — прозрачность. Когда рекомендации строил набор правил, на вопрос «почему мне предложили именно этот трек» хотя бы теоретически можно было ответить, разобрав логику по шагам. Одна большая генеративная модель так устроена, что внятного пошагового объяснения у неё нет — решение «размазано» по миллионам параметров. А закон требует информировать пользователя о том, как работают рекомендации.
Совмещать принципиально непрозрачную архитектуру с требованием прозрачности придётся именно Яндексу — и это уже не инженерная, а юридическая задача.
