Яндекс представил Sona, генеративную ИИ-модель для рекомендательных систем. Она должна заменить цепочку из десятков отдельных алгоритмов, которые обычно отвечают за поиск подходящих вариантов, их отбор и ранжирование.
Вместо ручной настройки большого числа моделей Sona анализирует действия пользователя и сразу определяет, какой контент ему может подойти. В Яндексе утверждают, что такой подход позволяет упростить архитектуру рекомендательных систем.
Первым сервисом для тестирования Sona стали музыкальные рекомендации в умных колонках с Алисой. На неделю модель заменила действующую систему из нескольких алгоритмов.
В тестовой группе время прослушивания рекомендованных треков выросло на 6,3%, количество просьб повторить песню почти на 18%, а число активных слушателей увеличилось на 4,5%. По данным Яндекса, последний показатель оказался в 2,4 раза выше результата предыдущего обновления рекомендательной системы.
Разработкой Sona занимались команды Алисы, Яндекс Музыки и R&D-подразделение компании. Результаты эксперимента опубликованы в научной статье на arXiv.
Sona продолжает развитие рекомендательных технологий Яндекса. В 2025 году компания внедрила систему ARGUS на базе трансформеров, а в 2026 году начала использовать архитектуру Gryphon, объединяющую несколько этапов формирования рекомендаций.
