Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Нейросетям в «Яндекс Поиске» исполнилось 10 лет
«Яндекс» внедряет нейросетевые технологии с 2010-х годов — этому предшествовало много лет исследований в сфере машинного обучения. Со временем такие разработки сделали сервисы компании удобнее и быстрее: например, сегодня пользователи «Поиска» получают более подробные ответы на свои запросы, в которых могут комбинировать текст и изображение.
В поиске по загруженным изображениям «Яндекс» применил нейросети ровно 10 лет назад — 5 декабря 2014 года. С тех пор их стали использовать во многих областях: от ранжирования сайтов до перевода текстов и поиска объектов по фото. Нейросети эволюционировали, становились доступнее широкому кругу пользователей и компаний. К примеру, генеративные нейросети позволяют создавать изображения, тексты, видео и многое другое.
Однако распознавание и поиск изображений — не только похожих, но и близких по смыслу — не было первой функцией, в которую «Яндекс» добавил нейросеть. Еще в 2012 году компания использовала простую нейронную сеть для прогнозирования пробок на дорогах, а в 2013-м — для распознавания речи в технологии SpeechKit.
Затем, в 2015 году, в поиске по картинкам начали применять нейросети при обработке текстовых запросов. Если до этого релевантность изображения определяли по окружающему его тексту на сайте, новая модель позволила оценивать саму картинку, помещая в одно семантическое пространство с текстовым запросом.
В рамках поискового алгоритма «Палех» нейросети впервые использовали для ранжирования сайтов в 2016 году. Созданная «Яндексом» модель, подобная DSSM (Deep Semantic Similarity Model), помогала оценить смысловую связь между заголовками веб-страниц и запросами пользователей. Спустя еще год, в 2017-м, в обновлении «Королев» нейросеть начали применять к содержимому страниц, что улучшило качество ответа на уникальные запросы.
В 2020 году для ранжирования сайтов впервые использовали тяжелую нейронную сеть YATI (Yet Another Transformer with Improvements) — улучшенную версию «трансформера», адаптированную под «рантайм» «Поиска». Это обновление рекордно повысило качество ранжирования сайтов со времен внедрения «Матрикснета» в 2009 году.
В машинный перевод «Яндекс» ввел нейросети в 2017 году: благодаря этому «Переводчик» стал учитывать контекст и переводить фразы на его основе. Возможность перевода появилась и в «Поиске»: достаточно ввести запрос [translation перевод], чтобы получить мгновенный результат.
Полноценный переводной поиск «Яндекс» запустил в 2021 году: суть в том, что если подходящих результатов на русском языке не нашлось, система ищет их на англоязычных сайтах и предлагает переведенные варианты. В том же году появилась функция перевода видео в «Поиске» и «Браузере», что помогло расширить доступ к полезной информации, преодолевая языковые барьеры.
Главная цель «Поиска» — помощь пользователям в решении их задач. Для этого «Яндекс» выдает не только список сайтов, но и быстрый ответ на вопрос, причем дополненный ссылками на источники. Ранее для получения таких коротких ответов требовалась языковая модель YaLM, а с 2024 года, после внедрения нейросети нового поколения YandexGPT, поиск стал лучше справляться с анализом сложных вопросов и формированием точных ответов.
Помимо этого, в 2024-м «Яндекс» впервые добавил в поисковую систему мультимодальную VLM-нейросеть, объединяющую опыт работы с текстовыми и визуальными моделями. Теперь пользователи «Поиска» могут задавать вопросы, сочетающие текст и изображение, и получать подробные ответы.
Астрономы подсчитали, что с поверхности летящего по Солнечной системе межзвездного объекта 3I/ATLAS каждую секунду испаряется около 40 килограммов водяного льда. Такую сильную кометную активность он проявил, будучи в три с половиной раза дальше Земли от Солнца. По мнению ученых, это довольно необычно.
Новый подход к быстрому поиску жизни может однозначно обнаруживать ее всего одним инструментом. Он уже есть на борту обоих действующих американских марсоходов. Правда, NASA может не захотеть воспользоваться этой возможностью.
Цифровой художник Шон Харгривз в своих концептуальных работах погружает в брутальный мир научной фантастики.
Астрономы подсчитали, что с поверхности летящего по Солнечной системе межзвездного объекта 3I/ATLAS каждую секунду испаряется около 40 килограммов водяного льда. Такую сильную кометную активность он проявил, будучи в три с половиной раза дальше Земли от Солнца. По мнению ученых, это довольно необычно.
Влияет ли формат знакомства на качество последующих романтических отношений в паре? Научные данные на этот счет разнятся. Новое исследование по вопросу представила группа психологов из Польши, Австралии и Великобритании. В попытке понять, при каком сценарии удовлетворенность отношениями выше, а любовь крепче — когда двое нашли друг друга в Сети или познакомились в жизни, — ученые опросили свыше 6000 тысяч человек из разных стран.
Новый подход к быстрому поиску жизни может однозначно обнаруживать ее всего одним инструментом. Он уже есть на борту обоих действующих американских марсоходов. Правда, NASA может не захотеть воспользоваться этой возможностью.
Прибывшая из межзвездного пространства предполагаемая комета 3I/ATLAS движется по траектории, максимально удобной для гравитационных маневров управляемого корабля, при этом возможность ее отслеживания с Земли практически минимальна. По мнению некоторых ученых, такое «поведение» объекта наводит на определенные мысли.
Примерно 12 800 лет назад в Северном полушарии началось резкое изменение климата, которое сопровождалось вымиранием мегафауны и угасанием культуры Кловис. Такое могло произойти, например, из-за прорыва пресных вод в Атлантику или мощного вулканического извержения. Несколько лет назад ученые обнаружили места на суше с повышенным содержанием элементов платиновой группы, прослоями угля, микрочастицами расплава. По их мнению, это может быть признаком пребывания Земли в потоке обломков кометы или астероида. В новой работе впервые представлены доказательства кометного события в позднем дриасе из морских осадочных толщ.
Команда исследователей из Сколтеха, МФТИ, Института искусственного интеллекта AIRI и других научных центров разработала метод, позволяющий не просто отличать тексты, написанные человеком, от сгенерированных нейросетью, но и понимать, по каким именно признакам классификатор принимает решение о том, является ли текст генерацией или нет. Анализируя внутренние состояния глубоких слоев языковой модели, ученые смогли выделить и интерпретировать численные признаки, отвечающие за стилистику, сложность и «степень уверенности» текста.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
ПонятноИз-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
ПонятноНаши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
ПонятноМы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Комментарии