Яндекс внедрил единую нейросеть для рекомендаций музыки

В сервисах с персональной лентой рекомендации обычно формируются сложными цепочками из множества моделей. В Яндексе провели эксперимент, чтобы проверить возможность замены всей этой системы одной нейросетью.

Раньше в умных колонках с Алисой музыку подбирали десятки алгоритмов. Инженеры вручную настраивали признаки для оценки треков, а каждый этап каскада обучался отдельно.

Новая модель Sona работает как языковая модель, но предсказывает следующий трек вместо слова. Для каждой песни создается код из трех токенов на основе первых 90 секунд звука и метаданных.

• Модель получает сырую историю действий пользователя до 8192 последних записей
• Самостоятельно находит закономерности без ручного подбора признаков
• Получает данные о пропущенных треках для дообучения примерно через 45 минут

Недельный тест показал рост времени прослушивания рекомендованных треков на 6,3%. Количество просьб повторить трек увеличилось почти на 18% по сравнению со старой системой.

Крупные технологические компании активно внедряют единые рекомендательные модели. Китайская Kuaishou заменила цепочку одной моделью, Pinterest объединил часть этапов, но Яндекс стал первым, кто протестировал полную замену с автономным подбором критериев.

Успех эксперимента подтверждает эффективность подхода. Яндекс планирует развивать создание рекомендательных систем на базе единых нейросетей для повышения качества обслуживания пользователей.