Как Яндекс оптимизирует скорость и эффективность обработки данных нейросетями (BERT/YATI) путем умного пакетирования запросов

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему неэффективного использования вычислительных ресурсов (Обрабатывающий блок, например, CPU или GPU) при пакетной обработке последовательностей переменной длины. Это критически важно при работе современных NLP-моделей (таких как BERT, Трансформеры, упомянутые в патенте), используемых в поиске для анализа текстов и запросов. При пакетной обработке все последовательности в пакете должны иметь одинаковую длину. Это достигается путем дополнения коротких последовательностей «пустыми токенами» (padding) до длины самой длинной последовательности в пакете. Обработка этих пустых токенов является потерей вычислительных мощностей. Патент предлагает способ минимизации этих потерь.

Что запатентовано

Запатентован способ эффективного пакетирования (batching) запросов переменной длины. Суть изобретения заключается в использовании жадного алгоритма для итеративного формирования пакетов таким образом, чтобы минимизировать общее количество дополнительных токенов (паддинга). Это достигается путем расчета значения стоимости (Cost Value) добавления каждого нового запроса в пакет.

Как это работает

Система получает очередь запросов разной длины (количества токенов). При формировании пакета система итеративно оценивает несколько запросов-кандидатов на добавление. Для каждого кандидата рассчитывается значение стоимости — сколько дополнительных пустых токенов придется добавить в пакет, если этот кандидат будет включен. Если кандидат короче текущей максимальной длины пакета, стоимость равна его собственному паддингу. Если кандидат длиннее, стоимость значительно возрастает, так как все уже находящиеся в пакете запросы придется дополнить до новой длины. Система выбирает тот запрос-кандидат, который имеет наименьшее значение стоимости. Это оптимизирует загрузку GPU/CPU.

Актуальность для SEO

Высокая. Эффективность обработки и обучения больших языковых моделей (LLM), таких как Трансформеры (например, YATI), является критически важной задачей в области MLOps и инфраструктуры ИИ. По мере роста сложности моделей оптимизация вычислительных ресурсов становится все более актуальной для поддержания скорости работы поиска и снижения затрат.

Важность для SEO

Влияние на SEO минимальное (1/10). Патент описывает исключительно внутренние инфраструктурные процессы Яндекса и не содержит прямых рекомендаций для SEO. Он не описывает факторы ранжирования, методы анализа контента или интерпретации поведения пользователей. Это чисто инженерное решение, позволяющее Яндексу быстрее и дешевле обучать свои нейросетевые модели и применять их в продакшене. Косвенное влияние заключается в том, что такая оптимизация позволяет использовать более сложные и качественные модели в поиске.

Детальный разбор

Термины и определения

Патент описывает внутренние процессы Яндекс без прямых рекомендаций для SEO.

Запрос (Request/Sequence)

Последовательность данных для обработки. В контексте поиска это может быть поисковый запрос или текст документа, представленный в виде последовательности токенов. Указано, что это может быть входная последовательность для моделей Seq2Seq или данные для обучения глубокой нейронной сети (BERT, Трансформер, LSTM).

Токен (Token)

Элементарная единица данных в последовательности (например, слово или часть слова).

Длина запроса (Request Length)

Количество токенов в запросе.

Пакет (Batch)

Набор запросов, которые обрабатываются обрабатывающим блоком одновременно (параллельно).

Обрабатывающий блок (Processing Unit)

Аппаратное обеспечение, выполняющее вычисления. Патент указывает, что это может быть центральный процессор (CPU) и/или графический процессор (GPU).

Дополнительные токены / Пустые токены (Padding)

Токены, не несущие полезной информации, которые добавляются к запросам в пакете для выравнивания их длины до максимальной длины в этом пакете.

Значение стоимости (Cost Value)

Ключевая метрика изобретения. Указывает на количество дополнительных (пустых) токенов, которые должны быть добавлены в пакет в случае добавления конкретного запроса-кандидата. Цель алгоритма — минимизировать это значение на каждом шаге.

Текущая длина пакета (Current Batch Length)

Наибольшая длина запроса из числа всех запросов, уже добавленных в пакет.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент фокусируется на алгоритме оптимизации процесса пакетирования.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной механизм пакетирования.

1. Электронное устройство получает очередь запросов переменной длины, которые должны быть обработаны.
2. Выполняется итерация для формирования пакета (который уже содержит как минимум один запрос).
3. Определяется первое значение стоимости для добавления первого запроса-кандидата. Это значение равно количеству паддинга, которое потребуется добавить в пакет при включении этого кандидата.
4. Аналогично определяется второе значение стоимости для второго запроса-кандидата.
5. Устройство селективно добавляет в пакет целевой запрос — тот, который связан с наименьшим значением стоимости.

Claim 2 (Зависимый от 1): Уточняет определение длины пакета.

Текущая длина пакета соответствует длине самого длинного запроса, уже находящегося в пакете.

Claim 3 (Зависимый от 2): Описывает расчет стоимости для короткого кандидата.

Если длина запроса-кандидата МЕНЬШЕ текущей длины пакета, то значение стоимости равно разности между текущей длиной пакета и длиной кандидата. Это паддинг, необходимый только для самого кандидата.

Claim 4 (Зависимый от 2): Описывает расчет стоимости для длинного кандидата.

Если длина запроса-кандидата БОЛЬШЕ текущей длины пакета, то значение стоимости равно разности между длиной кандидата и текущей длиной пакета, УМНОЖЕННОЙ на текущее количество запросов в пакете. Это отражает тот факт, что все ранее добавленные запросы теперь должны быть дополнены до новой, большей длины.

Где и как применяется

Изобретение является инфраструктурным и применяется на тех этапах поиска, где происходит массовая обработка текстовых данных с помощью нейронных сетей на CPU/GPU.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Применяется при генерации векторных представлений (эмбеддингов) для документов с использованием тяжелых NLP-моделей (например, аналогов BERT/YATI). Документы имеют разную длину, и этот механизм позволяет эффективнее группировать их для обработки.

QUERY PROCESSING – Понимание Запросов
Применяется при обработке входящих поисковых запросов пользователей в реальном времени для генерации их эмбеддингов или выполнения других NLP-задач. Оптимизация позволяет ускорить этот этап.

RANKING – Ранжирование (L3/L4)
На поздних стадиях ранжирования, где могут применяться тяжелые нейросетевые модели для оценки семантической близости между запросом и документами-кандидатами. Алгоритм оптимизирует процесс вычисления этих оценок.

Офлайн-процессы (Обучение моделей)
Патент явно указывает (Claim 13, 28), что способ применяется при обучении глубоких нейронных сетей. Эффективное пакетирование обучающих данных значительно ускоряет процесс обучения ранжирующих моделей.

На что влияет

• Скорость и эффективность вычислений: Влияет на скорость обработки любых последовательностей переменной длины и эффективность утилизации GPU/CPU.
• Типы моделей: Влияет на эффективность работы моделей, явно указанных в патенте (Claim 15, 30): Трансформеры, BERT, LSTM, E2E-CNN, Seq2Seq.
• Патент не влияет на ранжирование, релевантность или качество выдачи напрямую. Он универсален для любых задач обработки последовательностей.

Когда применяется

Алгоритм применяется всегда, когда необходимо выполнить пакетную обработку запросов переменной длины на аппаратном обеспечении (CPU/GPU), требующем фиксированной длины входных данных в рамках одного пакета.

• Триггеры активации: Наличие очереди запросов, ожидающих обработки.
• Условия останова (Claims 7, 22): Итеративное добавление запросов в пакет прекращается, если выполняется условие останова (например, достигнут максимальный размер пакета или выполнено заранее заданное количество итераций (Claims 6, 21)).

Пошаговый алгоритм

Процесс формирования одного оптимизированного пакета.

1. Инициализация: Получение очереди запросов. Начало формирования нового пакета (например, путем добавления первого запроса). Определение начальной длины пакета и количества запросов (N=1).
2. Начало итерации: Проверка условий останова (например, достигнут максимальный размер пакета).
3. Оценка кандидатов: Рассмотрение нескольких следующих запросов в очереди как кандидатов на добавление в текущий пакет.
4. Расчет Значения Стоимости: Для каждого кандидата вычисляется стоимость его добавления (см. формулы ниже).
5. Выбор Целевого Запроса: Выбор кандидата с наименьшим рассчитанным значением стоимости (жадный выбор).
6. Добавление в Пакет: Целевой запрос добавляется в пакет. Обновляется количество запросов в пакете. Если длина добавленного запроса больше предыдущей длины пакета, текущая длина пакета обновляется.
7. Цикл: Переход к шагу 2 для выполнения следующей итерации.
8. Финализация и Отправка: После выполнения условий останова, все запросы в пакете дополняются пустыми токенами до финальной длины пакета. Пакет отправляется на обработку в Обрабатывающий блок (Claim 8).
9. Следующий Пакет: Система приступает к формированию следующего пакета из оставшихся в очереди запросов (Claim 9).

Какие данные и как использует

Алгоритм пакетирования использует метаданные о запросах, а не их содержание.

Данные на входе

• Структурные факторы: Единственным фактором, используемым алгоритмом пакетирования, является Длина запроса (количество токенов).

Алгоритм НЕ использует контентные, технические, ссылочные, поведенческие, временные, мультимедиа, географические или пользовательские факторы для принятия решения о пакетировании.

Какие метрики используются и как они считаются

Используются следующие метрики:

• $L_{candidate}$: Длина запроса-кандидата.
• $L_{batch}$: Текущая длина пакета (длина самого длинного запроса в пакете).
• $N_{batch}$: Текущее количество запросов в пакете.
• Значение стоимости (Cost Value): Основная оптимизируемая метрика. Рассчитывается по следующим формулам (на основе Claims 3 и 4):

Если длина кандидата меньше или равна текущей длине пакета ($L_{candidate} \leq L_{batch}$):

$$Cost = L_{batch} — L_{candidate}$$

Если длина кандидата больше текущей длины пакета ($L_{candidate} > L_{batch}$):

$$Cost = (L_{candidate} — L_{batch}) \times N_{batch}$$

Алгоритмы машинного обучения для самого процесса пакетирования не применяются; используется детерминированный жадный алгоритм. Однако сам способ предназначен для оптимизации работы алгоритмов машинного обучения (DNN, BERT, Transformers и т.д.).

Выводы

1. Инфраструктурная оптимизация (MLOps): Патент описывает чисто инфраструктурное решение, направленное на повышение эффективности использования вычислительных ресурсов (CPU/GPU) Яндекса.
2. Решение проблемы Паддинга: Изобретение решает проблему неэффективности вычислений (wasted computation), связанную с необходимостью дополнения (padding) последовательностей переменной длины при их пакетной обработке нейросетями.
3. Жадный алгоритм минимизации стоимости: Ядром изобретения является алгоритм, который на каждом шаге выбирает для добавления в пакет тот запрос, который потребует наименьшего количества дополнительных пустых токенов (минимизирует «Значение стоимости»).
4. Фокус на NLP-моделях: Патент явно указывает на применение этого метода для обучения и работы моделей Трансформеров, BERT, LSTM и Seq2Seq. Это подтверждает критическую важность этих архитектур для Яндекса.
5. Отсутствие прямых SEO-выводов: Патент не дает практических выводов для SEO-специалистов относительно стратегий продвижения, контента или ссылок. Он не описывает, как Яндекс определяет релевантность или качество.

Практика

Патент является инфраструктурным и не дает прямых практических выводов для SEO. Он описывает внутреннюю оптимизацию вычислений Яндекса.

Best practices (это мы делаем)

Для SEO-специалистов этот патент не предоставляет конкретных действий или практик для применения в работе по продвижению сайтов. Однако он дает понимание технологического уровня Яндекса:

• Яндекс активно инвестирует в оптимизацию инфраструктуры для работы больших языковых моделей (LLM), таких как BERT и Трансформеры (YATI). Это подтверждает, что стратегии, основанные на глубоком понимании семантики, интента и качества контента (которые оцениваются этими моделями), остаются приоритетными.

Worst practices (это делать не надо)

Патент не выделяет каких-либо SEO-тактик как неэффективных или опасных.

Стратегическое значение

Стратегическое значение патента заключается в демонстрации инженерной зрелости Яндекса в области MLOps. Оптимизация обработки данных позволяет Яндексу быстрее экспериментировать, обучать более сложные модели и быстрее внедрять их в поиск при сохранении контроля над вычислительными затратами. Для SEO-рынка это сигнал о том, что сложность алгоритмов, основанных на Трансформерах, будет продолжать расти, и система будет все лучше понимать естественный язык.

Практические примеры

Практических примеров для SEO нет. Патент относится к области вычислительной инженерии и оптимизации нагрузки на серверы.

Пример работы алгоритма (Технический):

Предположим, есть очередь запросов с длинами:.

1. Инициализация: Пакет =. Текущая длина ($L_{batch}$) = 10. N ($N_{batch}$) = 1.
2. Итерация 1. Кандидаты: 50, 12.
• Стоимость (50): Длиннее. (50 — 10) * 1 = 40.
• Стоимость (12): Длиннее. (12 — 10) * 1 = 2.
3. Выбор: 12 (Стоимость минимальна).
4. Обновление: Пакет =. $L_{batch}$ = 12. N = 2.
5. Итерация 2. Кандидаты: 50, 15.
• Стоимость (50): Длиннее. (50 — 12) * 2 = 76.
• Стоимость (15): Длиннее. (15 — 12) * 2 = 6.
6. Выбор: 15.
7. Обновление: Пакет =. $L_{batch}$ = 15. N = 3.

Алгоритм сгруппировал короткие запросы вместе, минимизировав паддинг, прежде чем переходить к обработке длинных запросов (50, 45).

Вопросы и ответы