Как Яндекс обучает нейросети генерировать сводные ответы (Быстрые ответы и Алиса), используя механизм ограниченного внимания на сниппетах

Описание

Какую задачу решает

Патент решает задачу повышения точности и фактологической корректности при генерации сводного ответа (суммаризации) на основе нескольких разных источников информации (сниппетов поисковой выдачи). Это критически важно для качества Быстрых ответов и ответов голосовых ассистентов (Алиса). Основная техническая проблема, которую устраняет изобретение, — это смешивание контекстов разных сниппетов, когда они обрабатываются нейросетью как единая последовательность. Это смешивание может приводить к галлюцинациям или ошибкам в сгенерированном ответе.

Что запатентовано

Запатентован способ обучения нейронной сети внимания (ANN) с архитектурой кодер-декодер для задачи генеративной суммаризации нескольких документов. Суть изобретения заключается в применении маски ограничения внимания в подсети кодера во время обучения. Эта маска гарантирует, что при обработке слов внутри одного сниппета механизм внимания учитывает только контекст этого же сниппета, игнорируя слова из других сниппетов во входных данных.

Как это работает

Система получает запрос и набор релевантных сниппетов. Эти сниппеты объединяются во входную последовательность, но логически разделяются на входные группы (каждая группа = один сниппет). При обработке в кодере применяется маска ограничения внимания, локализующая контекст внутри каждой группы. Это позволяет сформировать точное представление для каждого сниппета независимо. Затем декодер синтезирует итоговый сводный ответ (текстовую выходную последовательность). Обучение происходит путем сравнения сгенерированного ответа с эталонным (часто созданным асессором) и корректировки модели.

Актуальность для SEO

Высокая. Генеративные ответы на основе поиска (RAG — Retrieval-Augmented Generation) являются ключевым направлением развития Яндекса (Быстрые ответы, Алиса, YandexGPT). Описанный метод структурирования внимания для повышения точности обработки множественных источников крайне актуален для современных NLP-технологий и трансформерных архитектур.

Важность для SEO

Влияние на SEO умеренно высокое (7/10). Патент не описывает алгоритмы ранжирования в основном поиске. Однако он имеет критическое значение для стратегий оптимизации под «нулевую позицию» (Быстрые ответы) и голосовой поиск. Он раскрывает, как именно Яндекс интерпретирует и суммаризирует сниппеты. Понимание механизма изолированного анализа контекста дает прямые указания о том, как структурировать контент, чтобы он был корректно обработан и использован в качестве источника для генеративного ответа.

Детальный разбор

Термины и определения

ANN (Attention Neural Network / Нейронная сеть внимания)

Тип нейронной сети, использующий механизм внимания. В патенте это сеть с архитектурой кодер-декодер (например, Трансформер), предназначенная для генерации текста (суммаризации).

Входная группа (Input Group)

Логический сегмент входной последовательности. Каждая входная группа соответствует одному сниппету контента и содержит слова из этого сниппета.

Маска ограничения внимания (Attention Restriction Mask)

Ключевой элемент изобретения. Маска, применяемая в подсети кодера, которая ограничивает область действия механизма внимания. Она гарантирует, что при обработке слова из одной входной группы (сниппета) модель учитывает только контекст этой же группы.

Подсеть декодера (Decoder Subnet)

Часть ANN, отвечающая за генерацию итоговой текстовой выходной последовательности (ответа/сводки) на основе кодированного представления.

Подсеть кодера (Encoder Subnet)

Часть ANN, отвечающая за обработку входной последовательности (запроса и сниппетов) и формирование ее кодированного представления с применением маски ограничения внимания.

Текстовая входная последовательность

Входные данные для ANN, сформированные в виде последовательности сниппетов контента, релевантных запросу.

Текстовая выходная последовательность

Выходные данные ANN. Представляет собой сводку (суммаризацию) контента входных сниппетов и используется в качестве ответа на запрос.

Оценщик-человек (Human Assessor)

Асессор, который создает эталонные ответы (заранее заданные текстовые выходные последовательности) для обучения модели или выбирает качественные обучающие наборы данных.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент фокусируется на методе обучения нейронной сети для генерации ответов путем суммаризации нескольких источников.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной способ обучения ANN.

1. Сервер вводит обучающий запрос и обучающую входную последовательность (состоящую из сниппетов) в подсеть кодера. Последовательность разделяется на входные группы (каждая группа = один сниппет).
2. Кодер формирует кодированное представление. Критически важный шаг: При формировании выходных данных вида «внимание» применяется маска ограничения внимания.
3. Эта маска гарантирует, что для слова из определенной входной группы «принимаются во внимание» только слова из этой же группы. Контекст формируется локально внутри сниппета, а не глобально по всем сниппетам сразу.
4. Декодер формирует прогнозируемую выходную последовательность (ответ).
5. Система сравнивает прогноз с заранее заданным (эталонным) ответом и формирует оценку штрафа (loss).
6. Сеть ANN корректируется на основе этой оценки.

Claim 2 (Зависимый): Уточнение механизма внимания.

Выходные данные вида «внимание» дополнительно основываются на контексте из обучающего запроса. То есть, модель учитывает локальный контекст сниппета И контекст самого запроса.

Claim 3 (Зависимый): Описывает технику аугментации данных.

На разных итерациях обучения сеть обучается на наборах данных, содержащих одни и те же сниппеты, но в разном порядке (модифицированная входная последовательность). Это делает итоговую модель инвариантной к порядку следования сниппетов.

Claim 4 (Зависимый): Описывает формирование обучающих сниппетов.

Сниппеты могут формироваться с помощью отдельного алгоритма машинного обучения (MLA). Этот MLA обучен формировать сниппет так, чтобы он был подобен заранее заданной текстовой выходной последовательности (эталонному ответу).

Claims 6, 13 (Зависимые): Источник эталонных данных.

Заранее заданная (эталонная) текстовая выходная последовательность определяется оценщиком-человеком (асессором).

Claim 7 (Зависимый): Сценарий применения (Голосовой ассистент).

Описывается полный цикл работы: получение речевого фрагмента -> преобразование в текст запроса -> поиск сниппетов -> ввод в обученную ANN -> генерация текстового ответа (суммаризация) -> синтез речевого ответа -> предоставление пользователю.

Где и как применяется

Изобретение применяется на финальных этапах формирования ответа пользователю, работая поверх основного поиска.

BLENDER – Метапоиск и Смешивание (MetaSearch & Blending)

• Система Wizards (Колдунщики): Технология используется для генерации Быстрых ответов (Quick Answers), которые показываются над результатами поиска. Обученная ANN используется для суммаризации информации из Топ-N результатов.
• Голосовые ассистенты (Алиса): Как описано в Claim 7, эта технология является ядром для формирования ответов голосового ассистента, когда ответ требует обращения к поисковой базе (RAG).

Взаимодействие с компонентами:

1. Система получает результаты от слоя RANKING (Топ-N релевантных ресурсов).
2. Система использует модуль генерации Сниппетов (который может быть отдельным MLA, согласно Claim 4) для получения текстов сниппетов.
3. ANN (Система генерации ответа) принимает на вход запрос и последовательность сниппетов и возвращает сгенерированный текстовый ответ.

Ключевые технические особенности: Использование архитектуры кодер-декодер со специализированным механизмом локализованного внимания (Restricted Attention) для повышения точности интерпретации множественных источников.

На что влияет

• Специфические запросы: В первую очередь влияет на информационные запросы, подразумевающие конкретный ответ («что такое», «как сделать», «сколько») и голосовые запросы.
• Конкретные типы контента: Влияет на контент, содержащий четкие определения, списки, инструкции или факты. Такой контент чаще используется для генерации ответов.
• Форматы контента: Система предпочитает контент, который легко суммаризируется и извлекается в виде самодостаточных сниппетов (лаконичные абзацы, структурированные данные).

Когда применяется

• Триггеры активации: Алгоритм активируется, когда система классифицирует интент пользователя как поиск быстрого ответа или при использовании голосового ассистента.
• Условия работы: Наличие в результатах поиска качественных и релевантных сниппетов, из которых можно синтезировать ответ.

Пошаговый алгоритм

Патент описывает процесс ОБУЧЕНИЯ модели.

Этап 1: Подготовка обучающих данных (Офлайн)

1. Сбор данных: Формирование обучающего набора данных. Каждый набор содержит: (а) обучающий запрос, (б) обучающую текстовую входную последовательность (набор сниппетов, возможно сгенерированных отдельным MLA по Claim 4), (в) эталонный ответ (заранее заданную выходную последовательность).
2. Участие асессоров: Эталонные ответы создаются оценщиками-людьми (Claim 6).
3. Структурирование входа: Входная последовательность разделяется на логические входные группы (каждая группа = один сниппет).

Этап 2: Итерация обучения ANN (Офлайн)

1. Ввод в кодер: Запрос и последовательность входных групп подаются в подсеть кодера ANN.
2. Кодирование с ограничением внимания: Кодер обрабатывает входные данные. При вычислении внимания применяется маска ограничения внимания. Внимание ограничивается рамками текущей входной группы (сниппета) и, возможно, текстом запроса (Claim 2).
3. Декодирование: Подсеть декодера генерирует прогнозируемую текстовую выходную последовательность (сводный ответ).
4. Расчет штрафа: Система сравнивает сгенерированный ответ с эталонным и вычисляет оценку штрафа (функцию потерь).
5. Корректировка модели: Веса ANN обновляются (например, методом обратного распространения ошибки, Claim 8) на основе оценки штрафа.
6. Аугментация (Опционально): Процесс повторяется, при этом порядок сниппетов во входной последовательности может быть изменен (Claim 3) для обеспечения инвариантности модели к порядку.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Контентные факторы:
  • Текст поискового запроса.
  • Тексты сниппетов (Текстовая входная последовательность), полученные из релевантных контент-ресурсов.
• Структурные факторы: Информация о границах между сниппетами. Эта структура используется для определения входных групп и применения маски ограничения внимания.
• Данные для обучения (Асессоры):
  • Заранее заданные текстовые выходные последовательности (Эталонные ответы). Патент явно указывает, что эти данные получены от оценщиков-людей (Claim 6, 13).
  • Указание на контент-ресурс, использованный асессором для формирования эталонного ответа (Claim 14).

В патенте не упоминаются ссылочные или поведенческие факторы как прямые входные данные для этой ANN. Они влияют на ранжирование и определяют, какие сайты предоставят сниппеты, но сама модель генерации работает с текстом сниппетов и запроса.

Какие метрики используются и как они считаются

• Нейронная сеть внимания (ANN): Используется архитектура кодер-декодер. Хотя конкретная реализация (например, YATI, YandexGPT) не указана, это стандартный подход для задач sequence-to-sequence.
• Механизм Внимания (Attention): Используется для определения важности слов во входной последовательности. Ключевая особенность — его расчет модифицирован маской ограничения внимания для обеспечения локализации контекста.
• Оценка штрафа (Penalty Score / Loss Function): Метрика, измеряющая разницу между сгенерированным ответом и эталонным ответом. Используется для оптимизации модели.
• Метод обратного распространения (Backpropagation): Стандартный алгоритм оптимизации, используемый для корректировки весов ANN (Claim 8).

Выводы

1. Яндекс развивает генеративные ответы на основе множественных источников (RAG): Система предназначена для суммаризации информации из нескольких сниппетов поисковой выдачи для формирования Быстрых ответов или ответов Алисы.
2. Локализация внимания как ключ к точности: Основная инновация — маска ограничения внимания. Это указывает на стремление Яндекса к точной интерпретации каждого сниппета, предотвращая смешивание контекстов разных сайтов на этапе кодирования. Модель сначала понимает каждый источник независимо, а затем синтезирует ответ.
3. Критическая важность контекстной автономии сниппетов: Поскольку модель анализирует сниппеты изолированно, фрагмент текста (абзац, список), который потенциально может стать сниппетом, должен быть максимально понятным и самодостаточным.
4. Инвариантность к порядку ранжирования: Применяется техника аугментации данных путем изменения порядка сниппетов во время обучения (Claim 3). Качество сгенерированного ответа не должно зависеть от того, в каком порядке ранжируются источники в выдаче.
5. Обучение на основе человеческих оценок: Эталонные ответы для обучения модели создаются асессорами (оценщиками-людьми). Это подчеркивает важность соответствия контента человеческим критериям качества и естественности языка.
6. Специализированные модели для генерации сниппетов: Яндекс может использовать отдельные MLA для выбора наилучшего фрагмента текста в качестве сниппета (Claim 4), что усложняет процесс оптимизации.

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Оптимизация под Быстрые ответы (Position Zero): Целенаправленно создавайте контент для получения «нулевой позиции». Используйте форматы, которые предпочитают поисковые системы: четкие определения (для запросов «что такое»), пошаговые инструкции (для запросов «как сделать»), таблицы и маркированные списки.
• Обеспечение контекстуальной автономии абзацев: Пишите ответы на ключевые вопросы в лаконичной и самодостаточной манере. Поскольку патент показывает, что модель обрабатывает каждый сниппет независимо (локальное внимание), важно, чтобы фрагмент текста был понятен вне контекста всей страницы. Избегайте местоимений, если объект не определен в этом же абзаце.
• Фокус на качество и структуру сниппета: Работайте над тем, чтобы сниппет вашего сайта был максимально информативным. Четкая структура документа (H1-H6) помогает системе (включая потенциальный MLA для сниппетов из Claim 4) лучше формировать сниппеты.
• Использование естественного языка (для VSO): Поскольку модель обучается на ответах, написанных людьми, и используется в голосовых ассистентах (Claim 7), контент должен быть написан естественным, понятным языком.

Worst practices (это делать не надо)

• «Вода» и пространные введения: Размещение ключевой информации глубоко в тексте снижает вероятность ее попадания в сниппет и использования в генеративном ответе.
• Сложные синтаксические конструкции и зависимость от контекста: Использование запутанной структуры или формулировок, требующих знания предыдущих абзацев для корректной интерпретации, затрудняет работу NLP-моделей при изолированном анализе сниппета.
• Распыление информации: Если для ответа на вопрос требуется информация из нескольких далеко отстоящих друг от друга абзацев, вероятность формирования качественного сниппета снижается.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегический сдвиг Яндекса от предоставления ссылок к генерации прямых ответов (Answer Engine Optimization), что усиливает тренд на «нулевые клики». Это касается как традиционного поиска (Быстрые ответы), так и диалоговых интерфейсов (Алиса, YandexGPT). Долгосрочная SEO-стратегия должна включать не только достижение высоких позиций, но и обеспечение пригодности контента для извлечения и суммаризации генеративными моделями. Контент должен быть фактологически точным, хорошо структурированным и написанным с учетом машинной интерпретации.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация статьи «Что такое Ключевая ставка ЦБ?»

Плохая практика (сложно для изолированного анализа):
«…Она была введена для контроля над инфляцией. Это минимальный процент, под который он предоставляет кредиты банкам. Также это и максимальный процент для депозитов…»
Проблема: Использование местоимений («Она», «он», «Это») требует контекста из предыдущих предложений, которые могут не попасть в сниппет.

Хорошая практика (контекстуально автономный абзац):
«Ключевая ставка ЦБ РФ — это минимальный процент, под который Центральный банк предоставляет кредиты коммерческим банкам, и максимальный процент, под который он принимает от них депозиты. Ключевая ставка является основным инструментом денежно-кредитной политики, влияющим на уровень инфляции.»
Преимущество: Абзац самодостаточен. Если он будет взят как сниппет (Входная группа), Подсеть кодера сможет корректно интерпретировать его смысл, используя Маску ограничения внимания, так как весь контекст находится внутри этого блока.

Вопросы и ответы