Яндекс представил Sona — единая ИИ-модель заменяет каскад алгоритмов рекомендаций
Яндекс представил Sona — первую в мире ИИ-модель, которая заменяет десятки отдельных алгоритмов рекомендаций единым решением. Тестирование в умных колонках показало рост времени прослушивания на 6,3% и увеличение числа повторений треков почти на 18%, подтвердив эффективность нового подхода к подбору контента.
Яндекс выпустил собственную генеративную модель Sona, которая полностью берет на себя подготовку рекомендаций: от подбора вариантов до их ранжирования. Это первая в мире модель, заменяющая целый каскад отдельных алгоритмов и не требующая ручного подбора признаков. Переход от традиционных систем к единой ИИ-модели может улучшить качество работы многих сервисов, делая подбор контента точнее и быстрее.
Как работает новая архитектура
Традиционные рекомендательные системы работают как конвейер: одни алгоритмы ищут подходящие варианты среди миллионов, другие отбирают лучшие и расставляют их в нужном порядке. Разработчикам приходится отдельно обучать каждый этап и настраивать параметры оценки.
Sona упрощает этот процесс. Модель анализирует действия пользователя — что он выбирал, отклонял или возвращался к ранее просмотренному — и сразу определяет оптимальный вариант. Такой подход исключает необходимость в многоэтапной обработке данных и ручном подборе признаков для каждого отдельного алгоритма.
Результаты эксперимента в умных колонках
Первым сервисом, где протестировали Sona, стали музыкальные рекомендации в устройствах с Алисой. В течение недели новая модель заменяла действующую систему, состоящую из десятков алгоритмов.
Результаты теста показали заметный рост показателей:
- Время прослушивания рекомендованных треков выросло на 6,3%.
- Количество просьб повторить трек увеличилось почти на 18%.
- Аудитория активных слушателей расширилась на 4,5%, что в 2,4 раза больше эффекта от предыдущего обновления.
Команда Яндекса опубликовала данные эксперимента в научной статье на платформе arxiv.org. Разработка велась инженерами Алисы, Яндекс Музыки и исследовательским отделом R&D (Research and Development).
Контекст развития технологий
Яндекс более десяти лет развивает рекомендательные системы. Эволюция технологий шла по пути объединения этапов:
- В 2025 году в сервисах внедрили систему ARGUS на базе трансформеров, которая значительно повысила качество подбора.
- В 2026 году начали использовать архитектуру Gryphon, объединяющую некоторые этапы ранжирования.
Sona продолжает это направление, доводя процесс до единой модели. По данным компании, подобные успехи на сегодня достигли лишь несколько организаций в мире.
Внедрение единой генеративной модели снижает вычислительную нагрузку за счет отказа от многоэтапного конвейера и упрощает масштабирование рекомендаций на новые типы контента без перестройки всей инфраструктуры.
Открытый доступ к данным
Яндекс делится наработками с международным сообществом. В 2025 году компания выложила в открытый доступ датасет Yambda — один из крупнейших в мире наборов данных для обучения рекомендательных систем. Это позволяет исследователям тестировать собственные алгоритмы.
Ученые из компаний Kuaishou и Meta⋆* уже использовали Yambda в своих работах. Эффективность модели Sona также отметили специалисты из ByteDance, которые создают рекомендации для TikTok.
* Признана экстремистской организацией и запрещена в РФ.
Подтверждение: yandex.ru
