Яндекс создал нейросеть Sona для музыкальных рекомендаций
Яндекс разработал генеративную нейросеть Sona, которая сама подбирает треки и определяет порядок их воспроизведения. Модель заменила систему из десятков алгоритмов в музыкальных рекомендациях умных колонок с «Алисой»
Никита ЛактюшинРедактор Hi-Tech Mail
«Яндекс» создал генеративную нейросеть Sona, которая заменяет сразу десятки алгоритмов в музыкальных рекомендациях. Обычно за подбор треков и их ранжирование отвечают разные модели, обученные по отдельности, рассказали разработчики в корпоративном блоге.
Сейчас музыку для «Яндекс Станций» подбирает целая цепочка: сначала больше 15 алгоритмов ищут подходящие композиции, затем модель предранжирования сокращает список, а финальная модель решает, что и в каком порядке проиграть. Развивать такую схему сложно: модели обучаются отдельно, и улучшение одного этапа не гарантирует лучших рекомендаций.
Sona работает иначе. Нейросеть один раз анализирует прослушивания, пропуски и лайки слушателя, а затем по этой истории сама находит треки и оценивает их. Каждому треку заранее присваивается короткий код Semantic ID — по первым 90 секундам записи и метаданным. Похожие композиции получают схожие коды, поэтому модель, обученная на одних треках, подбирает и близкие к ним.
Чтобы научить Sona оценивать рекомендации, понадобилась отдельная большая модель — «учитель». Ее обучили на действиях слушателей за год, а затем ее оценки стали примерами для Sona. После запуска нейросеть продолжает учиться: пока одна копия подбирает музыку, другая обучается на новых лайках и прослушиваниях. Свежие версии выходят каждые 10 минут, а путь от действия слушателя до обновленной модели — около 45 минут, не больше часа в 99% случаев.
Проверку устроили в A/B-тесте на умных колонках с «Алисой»: неделю 15% слушателей получали рекомендации от Sona, еще 15% — от действующей системы. У экспериментальной группы общее время прослушивания выросло на 6,3%, число лайков — на 11,42%, а активная аудитория — на 4,53%, что в 2,4 раза больше, чем дало внедрение трансформерной модели Argus.
До широкого внедрения Sona протестируют еще несколько месяцев: нужно убедиться, что результат сохраняется на дистанции. Затем модель проверят в других сценариях музыкальных рекомендаций и в «Яндекс Рекламе» — реклама у «Яндекса» уже появилась даже в ответах «Алисы AI», о чем мы сообщали.
В перспективе нейросеть могут применять и в других продуктах с персональными рекомендациями — «Алиса AI» уже подбирает товары прямо в чате, о чем мы писали. Подробное описание архитектуры и экспериментов — в техническом отчете разработчиков на arXiv.
Ранее мы рассказывали, что «Яндекс» открыл веса суверенной ИИ-модели Alice AI Foundation с 80 млрд параметров.
ЯндексПоделиться
