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:
08:00, 12 июля 2025
14:25, 11 июля 2025
11:05, 11 июля 2025
Самое популярное
-
Как новая касса CSI s.kit поддержала требования «Дикси» к тиражу самообслуживани...
-
Защита персональных данных в 2025: как работать с ПД за пределами России в соотв...
-
Как переводить деньги из-за границы в Россию в 2025 году: все способы с плюсами ...
-
Как БЫСТРОДЕЛ увеличил РТО на 2% для торговой сети «Фабрика качества»: эффективн...
-
СТМ нового поколения: как строить бренды, которые приносят прибыль и укрепляют л...