Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение

Яндекс начал внедрять в свои сервисы рекомендательные системы нового поколения — на базе больших генеративных моделей.

Это модели с трансформерной архитектурой, заточенной под анализ последовательных действий пользователя (user behavior modeling). Они учитывают в разы больше обезличенного контекста: от последовательности событий до типа взаимодействия.

Подход к обучению модели строился на двух принципах. Во-первых, исследователи смотрели целиком на всю анонимизированную историю пользователя. При этом добавляя глубину контекста взаимодействия: в какое время оно происходило, на каком устройстве был пользователь, на какой страничке продукта.

Историю пользователя можно разложить на некоторую последовательность троек вида (context, item, feedback), где context — это контекст взаимодействия, item — объект, с которым взаимодействует пользователь, а feedback — реакция пользователя на взаимодействие.

Во-вторых, определили две новых задачи задачи обучения. Первая — Next Item Prediction: предсказать, с каким айтемом будет взаимодействовать пользователь. Вторая — Feedback Prediction, предсказывание обратной связи. Подробнее почитать о том, как в компании совместили это в единую задачу обучения, можно на Хабре.

➡️ Что уже получилось

🔵Яндекс Музыка ещё в 2023 году внедрила в рекомендации генеративные нейросети, но новая модель в несколько раз больше. Новые модели в Яндекс Музыке работают онлайн - моментально реагируя на действия пользователей. В результате, повысилось и разнообразие рекомендаций и стало на 20% больше лайков на впервые услышанные в Моей волне треки.

🔵 В Яндекс Маркете алгоритмы теперь учитывают почти два года истории действий. Рекомендации стали учитывать сезонные паттерны — например, напоминать про баскетбольный мяч весной, если полгода назад вы интересовались кроссовками.
На сегодняшний день компания — одна из немногих в мире, кто разработал и внедрил такие системы в продакшн.

www.tg-me.com/us/Библиотека дата сайентиста | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение/com.dsproglib/6582

1.6K viewsJun 20 at 15:00

Яндекс начал внедрять в свои сервисы рекомендательные системы нового поколения — на базе больших генеративных моделей.

Это модели с трансформерной архитектурой, заточенной под анализ последовательных действий пользователя (user behavior modeling). Они учитывают в разы больше обезличенного контекста: от последовательности событий до типа взаимодействия.

Подход к обучению модели строился на двух принципах. Во-первых, исследователи смотрели целиком на всю анонимизированную историю пользователя. При этом добавляя глубину контекста взаимодействия: в какое время оно происходило, на каком устройстве был пользователь, на какой страничке продукта.

Историю пользователя можно разложить на некоторую последовательность троек вида (context, item, feedback), где context — это контекст взаимодействия, item — объект, с которым взаимодействует пользователь, а feedback — реакция пользователя на взаимодействие.

Во-вторых, определили две новых задачи задачи обучения. Первая — Next Item Prediction: предсказать, с каким айтемом будет взаимодействовать пользователь. Вторая — Feedback Prediction, предсказывание обратной связи. Подробнее почитать о том, как в компании совместили это в единую задачу обучения, можно на Хабре.

➡️ Что уже получилось

🔵Яндекс Музыка ещё в 2023 году внедрила в рекомендации генеративные нейросети, но новая модель в несколько раз больше. Новые модели в Яндекс Музыке работают онлайн - моментально реагируя на действия пользователей. В результате, повысилось и разнообразие рекомендаций и стало на 20% больше лайков на впервые услышанные в Моей волне треки.

🔵 В Яндекс Маркете алгоритмы теперь учитывают почти два года истории действий. Рекомендации стали учитывать сезонные паттерны — например, напоминать про баскетбольный мяч весной, если полгода назад вы интересовались кроссовками.
На сегодняшний день компания — одна из немногих в мире, кто разработал и внедрил такие системы в продакшн.

BY Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение