Yandex lanza sona: un sistema de recomendación generativo unificado

Yandex ha presentado Sona, un modelo de IA generativa que simplifica el tradicional flujo de trabajo de recomendación al integrar la generación y la clasificación de candidatos en un único sistema. El modelo se probó en un experimento de producción en vivo de siete días en los altavoces inteligentes de Yandex, donde reemplazó más de 15 generadores de candidatos, la etapa de pre-clasificación y la etapa de clasificación con un único transformador. Sona utiliza campos de eventos registrados e identificadores semánticos aprendidos, eliminando la necesidad de características diseñadas manualmente. El sistema emplea un LLM multimodal congelado para generar pares de identificadores semánticos, que luego son puntuados por un módulo de clasificación. El entrenamiento implicó un transformador de 0,6B de parámetros entrenado con un año de eventos de participación, con una función de pérdida conjunta que combina el pre-entrenamiento de la predicción del siguiente elemento y el ajuste fino de la clasificación multi-cabeza. El rendimiento de Sona mostró un aumento del 2,35x en los usuarios activos en comparación con los sistemas anteriores. Aunque no es el primer sistema de recomendación generativa de extremo a extremo, Sona combina la sustitución completa de la cascada, la ausencia de características diseñadas manualmente y un clasificador destilado, todo ello validado en línea. Yandex's Sona es distinto de OneRec, que utiliza características de usuario diseñadas y aprendizaje por refuerzo, y de Meta's HSTU, que refirió la recomendación como transducción secuencial en 2024.