Yandex presentó el modelo generativo Sona, que se encarga completamente de la preparación de las recomendaciones, desde la selección de opciones hasta la clasificación. Este es el primer modelo que reemplaza una cascada completa de algoritmos y no requiere la selección manual de características. Así lo informó la compañía a TASS.

Sona analiza lo que el usuario eligió, lo que rechazó y a lo que regresó, y ofrece inmediatamente lo que le conviene. Antes, cada algoritmo se entrenaba por separado. El primer servicio para la prueba fueron las recomendaciones musicales en los altavoces inteligentes con «Alisa»: durante una semana, el nuevo modelo reemplazó el sistema existente de decenas de algoritmos.

El tiempo de escucha de las pistas recomendadas aumentó un 6,3%, las solicitudes para repetir una pista, casi un 18%. El número de oyentes activos aumentó un 4,5%, 2,4 veces más que después de la actualización anterior.

El abandono de la cascada en favor de un único modelo generativo simplifica el desarrollo y acelera las actualizaciones. Anteriormente, la mejora de las recomendaciones requería la configuración de cada algoritmo por separado. Ahora el sistema aprende del comportamiento del usuario en su totalidad.