Лента Новостей
Все новости →Яндекс переходит на рекомендательные системы на основе генеративных моделей
время публикации: 12:00 20 июня 2025 года
Изображение Яндекс
На Яндекс Маркете они позволяют людям выйти за рамки своих привычек и получать больше актуальных предложений, узнавать о новых товарах и брендах, которые будут им полезны. Теперь сервис учитывает в десятки раз больше обезличенных действий пользователей — это эквивалентно примерно двум годам активности покупателей. Так у алгоритмов появляется более полный контекст и пользователь получает рекомендации по своим интересам и потребностям.
Во время тестирования алгоритмов пользователи стали добавлять в корзину на 3% больше товаров, которые они видели в рекомендациях, а покупки товаров из лент в новых категориях выросли на 5%.
«В последние годы качество рекомендательных алгоритмов вышло на плато. Для того чтобы вывести их на новый уровень, нужно было внедрять генеративные модели, а они требуют больших вычислительных мощностей. Нам удалось разработать нейронную архитектуру, которая более эффективна в обучении и требует меньше ресурсов, и доказать, что скачок качества, который мы видим в сфере языковых моделей, возможен в рекомендациях. Эту задачу удалось решить только нескольким компаниям в мире — таким как Яндекс, Google, Netflix, LinkedIn. Алгоритмы на базе новой архитектуры будут внедрены в большинство сервисов компании», — говорит Николай Савушкин, руководитель рекомендательных технологий Яндекса.
Читайте также:
Яндекс Маркет расширил функционал поиска по фото
***
Больше новостей и возможность поделиться своим мнением в комментариях на нашем канале в Telegram.
И подписывайтесь на итоговую рассылку самых важных новостей.
Исследователи Яндекса разработали рекомендации нового поколения — на основе генеративных моделей. Теперь пользователи будут получать более качественные рекомендации, экономить больше времени на поиске контента и товаров, чаще выходить за рамки своих привычек.
Новые алгоритмы успешно интегрировали Яндекс Музыка, Яндекс Маркет, а со временем на них перейдут и другие сервисы Яндекса.На Яндекс Маркете они позволяют людям выйти за рамки своих привычек и получать больше актуальных предложений, узнавать о новых товарах и брендах, которые будут им полезны. Теперь сервис учитывает в десятки раз больше обезличенных действий пользователей — это эквивалентно примерно двум годам активности покупателей. Так у алгоритмов появляется более полный контекст и пользователь получает рекомендации по своим интересам и потребностям.
Во время тестирования алгоритмов пользователи стали добавлять в корзину на 3% больше товаров, которые они видели в рекомендациях, а покупки товаров из лент в новых категориях выросли на 5%.
«В последние годы качество рекомендательных алгоритмов вышло на плато. Для того чтобы вывести их на новый уровень, нужно было внедрять генеративные модели, а они требуют больших вычислительных мощностей. Нам удалось разработать нейронную архитектуру, которая более эффективна в обучении и требует меньше ресурсов, и доказать, что скачок качества, который мы видим в сфере языковых моделей, возможен в рекомендациях. Эту задачу удалось решить только нескольким компаниям в мире — таким как Яндекс, Google, Netflix, LinkedIn. Алгоритмы на базе новой архитектуры будут внедрены в большинство сервисов компании», — говорит Николай Савушкин, руководитель рекомендательных технологий Яндекса.
Читайте также:
Яндекс Маркет расширил функционал поиска по фото
***
Больше новостей и возможность поделиться своим мнением в комментариях на нашем канале в Telegram.
И подписывайтесь на итоговую рассылку самых важных новостей.
New Retail
Читайте также в новостях:
15:20, 29 октября 2026
09:55, 29 октября 2026
20:20, 28 октября 2026
12:25, 28 октября 2026
Самое популярное
-
Что атаки на инфраструктуру Яндекса меняют для рынка
-
Допродажа без давления: срочное предложение более дорогого тарифа чаще приводит к откату, чем к рост...
-
Импортозамещение ERP без иллюзий: зрелый разбор реальной практики перехода в ритейле
-
Ажиотаж на FBS может пройти. Как меняется рынок фулфилмента
-
Готовим рекламу к сезону: с чего начать и какие инструменты выбрать
Конкурс кейсов






