Как Google использует генеративные ИИ-модели (Seq2Seq) и Actor-Critic для динамического переписывания и верификации запросов на основе задач пользователя

Термины и определения

Actor-Critic (Актор-Критик)

Архитектура обучения с подкреплением. В контексте патента, Generative Model выступает как Актор (генерирует действия/варианты), а Control Model как Критик (оценивает действия и определяет стратегию).

Control Model (Контрольная модель / Critic)

Модель (например, нейронная сеть), которая определяет стратегию генерации: нужно ли создавать новый вариант запроса или можно выдать ответ. Она оценивает текущее состояние (Current State) и генерирует сигнал вознаграждения (Reward Signal) для Актора.

Current State Features (Признаки текущего состояния)

Набор данных, описывающий текущий этап обработки запроса. Включает исходный запрос, ранее сгенерированные варианты, ответы поисковой системы на эти варианты.

Generative Model (Генеративная модель / Actor)

Продуктивная модель (часто нейронная сеть Seq2Seq), обученная активно генерировать варианты запроса на основе входных токенов и контекста.

Memory Layers (Слои памяти)

Слои нейронной сети, включающие рекуррентные блоки (например, LSTM или GRU), позволяющие модели учитывать последовательность и контекст при обработке данных.

Multitask Model (Многозадачная модель)

Модель, обученная выполнять несколько типов задач одновременно (например, генерировать эквивалентные, уточняющие и последующие запросы).

Predicted Task (Предполагаемая задача)

Задача, которую, по прогнозам системы, пытается выполнить пользователь (например, покупка, путешествие, ремонт). Используется для выбора специализированной модели или как входной признак.

Query Variants (Варианты запроса)

Альтернативные формулировки запроса, сгенерированные моделью. Могут быть эквивалентными, обобщающими, уточняющими, последующими (follow-up) и т.д.

Reinforcement Learning (RL, Обучение с подкреплением)

Метод машинного обучения, используемый для обучения моделей Actor и Critic, где награда (Reward) определяется качеством финального ответа поисковой системы.

Sequence-to-Sequence (Seq2Seq) Model

Архитектура нейронной сети (включает Encoder и Decoder), используемая для преобразования одной последовательности (запрос) в другую (вариант запроса).

Type Value Input (Входное значение типа)

Управляющий сигнал, подаваемый на вход Multitask Model, указывающий, какой тип варианта запроса следует сгенерировать.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент описывает сложную экосистему генерации вариантов запросов, включающую несколько ключевых концепций: использование генеративных моделей, контроль процесса генерации, персонализацию и многозадачность.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает базовый процесс с обязательным участием контрольной модели на начальном этапе.

1. Получение исходного запроса.
2. Предварительный контроль: Использование trained control models для определения, нужно ли вообще генерировать варианты для этого запроса.
3. Это определение происходит путем анализа ответов поисковой системы на исходный запрос (features of at least one response... to the original query).
4. На основе этого анализа генерируется controller output, указывающий, следует ли продолжать.
5. Если ДА (решение принято на основе controller output): токены запроса подаются на trained generative model.
6. Генерация варианта запроса.
7. Генерация и предоставление выходных данных.

Система может решить не генерировать варианты, если ответ на исходный запрос уже достаточно хорош. Это функция Control Model.

Claim 6 (Зависимый от 1): Вводит концепцию учета задачи пользователя.

1. Определение predicted task пользователя.
2. Подача атрибутов этой задачи (task attributes) в качестве входных данных для trained generative model вместе с токенами запроса.

Генерация вариантов становится зависимой от того, что именно делает пользователь (например, покупка отличается от исследования).

Claim 11 (Зависимый от 6): Описывает выбор модели на основе задачи.

Вместо (или в дополнение к) подачи атрибутов задачи как входных данных (Claim 6), система выбирает конкретную trained generative model из множества доступных, основываясь на том, что выбранная модель была обучена на прошлых запросах, связанных именно с этой predicted task.

Claim 15 (Зависимый от 1): Описывает выбор модели на основе атрибутов пользователя.

Система выбирает trained generative model из множества, основываясь на том, что выбранная модель была обучена на данных группы пользователей, имеющих общие атрибуты с текущим пользователем.

Claim 17 (Зависимый от 1): Описывает итеративный процесс генерации.

1. После генерации первого варианта и получения ответа на него (variant response).
2. Подача дополнительного ввода (additional input) в модель. Этот ввод включает токены исходного запроса и/или токены первого варианта.
3. Генерация дополнительного варианта (additional variant), отличающегося от первого.

Генерация последующих вариантов зависит от предыдущих вариантов и ответов на них.

Claim 18 и 20 (Зависимые от 17): Вводят многозадачность (Multitask).

Модель обучена генерировать разные типы вариантов. Первый вариант относится к первому типу, а дополнительный — ко второму типу (Claim 18). Это достигается путем подачи разных управляющих сигналов (type value) на вход модели при каждой итерации (Claim 20).

Claim 22 (Независимый пункт): Описывает итеративный контроль процесса (дополнение к Claim 1).

Если Claim 1 описывает контроль *до* генерации первого варианта, то Claim 22 описывает контроль *после*.

1. Генерация первого варианта и получение ответа на него.
2. Итеративный контроль: Использование trained control models для определения, нужно ли генерировать дополнительные варианты.
3. Это определение происходит путем анализа ответа на первый вариант (features of the at least one search system response, to the first variant).
4. Если ДА (на основе controller output), генерируется второй вариант.

Где и как применяется

Изобретение радикально трансформирует этап понимания запросов и тесно интегрировано с этапами ранжирования для оценки результатов генерации.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов

Это основная область применения патента. Система не просто интерпретирует запрос, а активно его исследует, переписывает и расширяет.

• Variant Engine использует Generative Model(s) для создания вариантов на основе исходного запроса, контекста и задач пользователя.
• Controller Engine использует Control Model(s) для управления процессом генерации, определяя стратегию исследования интента.

RANKING / RERANKING – Ранжирование и Переранжирование

Система взаимодействует с поисковой системой (Search System) для оценки качества сгенерированных вариантов.

• Сгенерированные варианты подаются в поисковую систему.
• Ответы (Responses) и их метрики качества возвращаются в Controller Engine.
• Эти ответы формируют Reward Signal для обучения моделей (RL) и используются для обновления Current State.
• Финальный вывод может быть не ответом на исходный запрос, а лучшим ответом, найденным в процессе итеративной генерации вариантов.

Входные данные:

• Исходный запрос (токены).
• Атрибуты пользователя (локация, история).
• Темпоральные атрибуты (время, день недели).
• Predicted Task (определяется на основе календаря, email, прошлых действий).
• Type Value Input (для многозадачных моделей).
• Current State (включая предыдущие варианты и ответы на них).

Выходные данные:

• Набор сгенерированных вариантов запроса (Query Variants).
• Финальный ответ пользователю (может быть выбранным ответом на один из вариантов или синтезированным ответом).
• Предложения для дальнейшего исследования (например, блок "Explore More").

На что влияет

• Специфические запросы: Наибольшее влияние оказывается на сложные, многоэтапные (task-oriented), неоднозначные и разговорные запросы. Также критично для "хвостовых" (tail) запросов, для которых нет статистики.
• Конкретные типы контента: Влияет на контент, который помогает пользователю выполнить задачу (инструкции, обзоры, сравнения товаров).
• Верификация фактов: Система использует генерацию вариантов для проверки точности ответов (как показано на FIG. 8B), что влияет на ранжирование фактического контента и борьбу с дезинформацией.

Когда применяется

Применение алгоритма динамически контролируется Control Model.

• Триггеры активации (Claim 1): Система активируется, если Control Model определяет, что ответ на исходный запрос неудовлетворителен (например, низкое качество ответа или отсутствие ответа).
• Итеративное применение (Claim 22): После генерации первого варианта, Control Model анализирует ответ на него и решает, продолжать ли генерацию для дальнейшего уточнения интента или верификации ответа.
• Условие остановки: Процесс останавливается, когда Control Model решает выдать ответ (emit a response), достигнув терминального состояния (например, найден качественный и верифицированный ответ).

Пошаговый алгоритм

Описанный процесс соответствует архитектуре Actor-Critic, работающей в итеративном режиме (на основе FIG. 4 и FIG. 7).

1. Инициализация: Получение запроса и атрибутов пользователя. Определение начального состояния (Current State).
2. Начальная оценка (Critic): Controller Engine генерирует выходные данные на основе Control Model и текущего состояния.
3. Принятие решения (Critic): Определение, следует ли генерировать вариант запроса (на основе Claim 1 или Claim 22).
   • Если НЕТ: Перейти к шагу 10 (Выдача ответа).
   • Если ДА: Перейти к шагу 4.
4. Определение контекста (Critic): Controller Engine определяет Reward Signal и контекст для Актора на основе выходных данных Control Model.
5. Генерация варианта (Actor): Variant Engine использует Generative Model для создания варианта запроса. Генерация зависит от исходного запроса, контекста и/или Reward Signal. (Модель может быть выбрана на основе задачи или атрибутов пользователя).
6. Взаимодействие со средой: Вариант запроса отправляется в поисковую систему (Search System).
7. Получение ответа: Поисковая система возвращает ответ(ы) на вариант запроса (или индикацию отсутствия ответа).
8. Обновление состояния: Controller Engine обновляет Current State, включая новый вариант и ответ на него.
9. Цикл: Возврат к шагу 2 для следующей итерации оценки обновленного состояния.
10. Выдача ответа: Предоставление финального вывода пользователю на основе накопленных ответов и/или вариантов.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система использует разнообразные данные для генерации контекстно-зависимых вариантов.

• Контентные факторы (Запрос): Токены исходного запроса являются основным вводом для Encoder части Seq2Seq модели.
• Пользовательские факторы (Attributes): Атрибуты пользователя (локация, история поиска) используются для персонализации. Они могут подаваться как входные признаки модели или использоваться для выбора специализированной модели (Claim 15).
• Контекстные/Поведенческие факторы (Predicted Task): Данные для предсказания задачи пользователя (Predicted Task), такие как записи календаря, электронные письма, недавние действия пользователя. Атрибуты задачи используются как входные признаки (Claim 6) или для выбора модели (Claim 11).
• Временные факторы (Temporal Attributes): Текущее время, день недели, дата могут использоваться как входные признаки.
• Системные данные (State/Context): Current State Features (предыдущие варианты и ответы на них) используются Control Model для принятия решений и Generative Model для генерации следующих вариантов.

Какие метрики используются и как они считаются

Основная метрика системы — максимизация вознаграждения в рамках Reinforcement Learning.

• Reward (Вознаграждение R): Метрика, определяемая на основе качества ответа, полученного от поисковой системы. Если ответ является качественным "ответом" ("answer" response), назначается вознаграждение, пропорциональное его качеству (например, response score). Если ответа нет или он низкого качества, вознаграждение может быть нулевым.
• Q-function (Q-функция $Q(S_t, d_t)$): Функция, которую изучает Control Model (Critic). Она предсказывает ожидаемую будущую награду (Expected Return) для текущего состояния $S_t$ и принятого решения $d_t$ (генерировать дальше или остановиться).
• Reward Signal (Сигнал вознаграждения): Значение Q-функции, передаваемое от Critic к Actor для управления генерацией вариантов.
• Алгоритмы машинного обучения: Используются Sequence-to-Sequence модели (RNN, LSTM, GRU, Трансформеры) для генерации. Reinforcement Learning (в частности, Monte-Carlo Q-learning и Policy Gradient) используется для обучения Control и Generative моделей.

1. Динамическое и генеративное понимание запросов: Google не просто ищет совпадения или использует заранее определенные синонимы. Система активно *генерирует* новые варианты запросов с помощью мощных Seq2Seq моделей (аналогичных машинному переводу), что позволяет обрабатывать любые запросы, включая новые и редкие.
2. Контекст и задача превыше всего (Task Completion): Система активно пытается определить задачу пользователя (Predicted Task) и использует эту информацию для управления генерацией вариантов. Это может включать как использование задачи в качестве входного признака, так и выбор модели, специализированной под эту задачу (например, модель для шоппинга vs модель для путешествий).
3. Персонализация генерации: Атрибуты пользователя (локация, история) напрямую влияют на то, как будет переписан запрос. Система может использовать разные модели для разных групп пользователей.
4. Итеративное уточнение и Actor-Critic контроль: Понимание запроса — это итеративный процесс. Control Model (Critic) оценивает результаты каждого шага и решает, нужно ли продолжать уточнение, а Generative Model (Actor) выполняет генерацию. Это позволяет исследовать разные грани интента.
5. Многозадачность (Multitask Learning): Одна модель может генерировать разные типы вариантов (уточнение, обобщение, следующий шаг) в зависимости от управляющего сигнала (Type Value Input), что делает систему гибкой.
6. Самоверификация ответов: Важная функция системы — проверка точности полученных ответов. Если на исходный запрос получен ответ, система может сгенерировать уточняющие (follow-up) варианты. Если на них нет ответа, исходный ответ может быть признан неверным (как в примере с Микеланджело и Моной Лизой в патенте).

Best practices (это мы делаем)

• Ориентация на выполнение задач (Task Completion): Сместить фокус с отдельных ключевых слов на полные сценарии выполнения задач пользователем. Понимать, какие задачи решает пользователь в вашей нише, и создавать контент, который сопровождает его на всех этапах.
• Построение Тематического Авторитета (Topical Authority): Поскольку система генерирует множество вариантов запросов (обобщения, уточнения, следующие шаги), критически важно покрывать тему целиком. Это увеличивает вероятность того, что ваш контент будет признан релевантным для сгенерированных вариантов в рамках одной сессии.
• Проработка пользовательских сценариев (User Journeys): Анализировать, какие следующие вопросы (follow-up) или уточнения могут возникнуть у пользователя после исходного запроса. Включать ответы на эти Query Variants в контент или обеспечивать удобную навигацию к ним. (Пример: статья о выборе пылесоса должна включать информацию о ремонте, расходниках, сравнении моделей).
• Оптимизация под сущности и контекст: Обеспечить четкую структуру контента и использование семантической разметки. Это помогает системе понять контекст и повышает вероятность качественного ответа ("answer" response), который является целью оптимизации для Generative Model.
• Фактическая точность и полнота (Верификация): Учитывая механизм верификации ответов через follow-up запросы, необходимо обеспечивать абсолютную точность данных. Неточные или поверхностные ответы могут быть пессимизированы, если система не найдет подтверждения через сгенерированные варианты.

Worst practices (это делать не надо)

• Фокус на Exact Match Keywords: Оптимизация страниц под точное вхождение узкого набора ключевых слов теряет эффективность. Система легко перепишет запрос, используя контекст и задачу пользователя.
• Создание изолированного контента (Thin Content): Создание множества мелких страниц под каждый микро-запрос неэффективно. Система ищет ресурсы, способные ответить на серию итеративно сгенерированных вариантов в рамках одной задачи.
• Игнорирование контекста и персонализации: Создание универсального контента без учета различных контекстов (локация, время, тип задачи) снижает релевантность для персонализированной генерации вариантов.
• Манипуляция фактами или преувеличение: Попытки обмануть систему неточными данными могут быть легко выявлены механизмом верификации через генерацию уточняющих запросов.

Стратегическое значение

Этот патент подтверждает стратегический вектор Google на переход от информационного поиска к помощи в выполнении задач (Task Completion). Понимание запроса стало динамическим, генеративным и глубоко контекстуализированным процессом. Для SEO это означает, что конкуренция переходит на уровень качества проработки целых тематик и пользовательских сценариев. Выигрывают сайты, которые становятся лучшими ресурсами для решения конкретных задач пользователя, а не просто страницами с ключевыми словами.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация страницы рецепта для учета генерации вариантов

1. Исходный запрос: "рецепт пасты карбонара".
2. Анализ контекста и задач: Пользователь находится дома (контекст), задача — приготовление еды (Predicted Task).
3. Ожидаемая генерация вариантов (Generative Model):
   • Уточнение: "как приготовить соус карбонара без сливок"
   • Проблема: "что делать если соус карбонара свернулся"
   • Follow-up: "какое вино подать к карбонаре"
   • Эквивалент (для верификации): "ингредиенты настоящей пасты карбонара"
4. Действия SEO-специалиста: Обеспечить, чтобы страница рецепта включала блоки, отвечающие на эти потенциальные варианты: раздел о классическом рецепте (без сливок), советы по приготовлению соуса (чтобы не свернулся), рекомендации по напиткам.
5. Результат: Страница становится релевантной не только для исходного запроса, но и для всей серии итеративных запросов, которые Google может сгенерировать в процессе помощи пользователю, что повышает ее ценность для системы.