«Яндекс» представил генеративную модель Sona, которая объединяет два этапа рекомендательной системы — подбор контента и его ранжирование. Вместо десятков отдельных алгоритмов нейросеть анализирует действия пользователя и самостоятельно формирует итоговый список рекомендаций.

Первым испытанием стали музыкальные рекомендации на умных колонках с «Алисой». В течение недели Sona полностью заменила действующую систему: время прослушивания рекомендованных треков выросло на 6,3%, число просьб повторить композицию — на 17,9%, а аудитория активных слушателей — на 4,5%.

В «Яндексе» отмечают, что Sona не требует ручного подбора сотен признаков, которыми раньше пользовались отдельные модели. Нейросеть учитывает историю прослушиваний, пропуски и другие действия пользователя, а затем сама определяет, какие композиции предложить и в каком порядке. Пока модель тестируется на музыкальных рекомендациях, но в будущем такой подход планируют проверить и в других сервисах.