Яндекс представил генеративную модель Sona для рекомендаций
Яндекс представил Sona — первую в мире модель, заменяющую десятки алгоритмов рекомендаций. Тестирование в умных колонках с Алисой показало рост времени прослушивания на 6,3% и увеличение аудитории активных слушателей на 4,5%.
Яндекс выпустил собственную генеративную модель Sona, которая заменяет каскад алгоритмов в рекомендательных системах. В тесте на умных колонках с Алисой время прослушивания выросло на 6,3%.
Главные тезисы
- Sona заменяет каскад алгоритмов рекомендаций
- Время прослушивания в умных колонках выросло на 6,3%
- Аудитория активных слушателей увеличилась на 4,5%
Единая модель вместо каскада алгоритмов
Яндекс представил Sona — собственную генеративную модель, которая полностью берет на себя подготовку рекомендаций, от подбора вариантов до их ранжирования. Это первая в мире модель, заменяющая целый каскад алгоритмов, не требующая ручного подбора признаков и показывающая высокие результаты на практике. Переход от традиционных рекомендательных систем к единым ИИ-моделям становится новым этапом в развитии рекомендательных технологий.
Традиционные системы состоят из множества алгоритмов: одни ищут подходящие варианты среди миллионов, другие отбирают лучшие и расставляют их в порядке. Разработчикам приходится отдельно обучать каждый алгоритм. Sona анализирует действия пользователя — что он выбирал, что отклонял, к чему возвращался — и сразу определяет, что ему подойдет.
Результаты тестирования в умных колонках
Первым сервисом для тестирования стали музыкальные рекомендации в умных колонках с Алисой. На неделю Sona заменила действующую систему, включающую десятки алгоритмов. По итогам эксперимента время прослушивания рекомендованных треков выросло в тестовой группе на 6,3%, а количество просьб повторить трек — почти на 18%. Аудитория активных слушателей увеличилась на 4,5%, что в 2,4 раза больше, чем после предыдущего обновления.
Разработкой и тестированием занимались инженеры Алисы, Яндекс Музыки и команда R&D. Результаты эксперимента команда Яндекса опубликовала в научной статье на международной платформе.
Эволюция рекомендательных систем Яндекса
Яндекс более десяти лет развивает рекомендательные системы. В 2025 году компания внедрила в свои сервисы систему ARGUS, работающую на трансформерах, что позволило резко улучшить качество рекомендаций. В 2026 году Яндекс стал использовать архитектуру Gryphon, объединяющую некоторые этапы подбора рекомендаций. Sona продолжает это направление развития.
Яндекс делится наработками с международным сообществом. В 2025 году компания выложила в опенсорс Yambda — один из крупнейших в мире датасетов для развития рекомендаций. Его использовали ученые из Kuaishou и Meta. Успехи модели Sona отметили ученые из ByteDance.
