Яндекс придумал, как сократить рекомендательный конвейер до одной модели, — ТАСС

Sona — генеративная ИИ-модель, которая может заменить многоэтапную систему рекомендаций. В тесте в музыкальных рекомендациях на умных колонках она взяла на себя весь цикл рекомендаций вместо десятков генераторов кандидатов и последующих этапов ранжирования. Прирост аудитории активных слушателей оказался в 2,4 раза больше, чем после предыдущего обновления. Рекомендациями Яндекс занимается больше десяти лет — от персонализации в Музыке до рекомендательных трансформеров ARGUS и Gryphon. Sona стала следующим этапом исследования направления: разные части рекомендательной системы объединили в одну модель. Вклад компании выходит и за пределы собственных сервисов. В 2025 году Яндекс открыл Yambda — датасет почти на 5 млрд взаимодействий для исследования рекомендаций. Открытые данные и методика оценки позволяют сравнивать подходы в промышленном масштабе — этим уже воспользовались исследователи из ByteDance. Публикации об ARGUS, Gryphon и Sona дополняют этот вклад описанием новых архитектур и результатов экспериментов.  Рекомендации больше не будут прежними.  #Технологии