Close Menu

    Как Яндекс улучшает обучение ранжирующих моделей (CatBoost) с помощью инъекции шума на старте

    СПОСОБ И СИСТЕМА ОБУЧЕНИЯ АЛГОРИТМА МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ (MLA) НА ОСНОВЕ ДЕРЕВА РЕШЕНИЙ (Method and system for training a decision tree-based machine learning algorithm (MLA))
    2024 Антиспам Обучение моделей Патенты Яндекс Ранжирование

    Яндекс патентует метод обучения алгоритмов на основе деревьев решений (например, CatBoost). Вместо стандартного начала обучения, система создает начальные «шумовые деревья» со случайными значениями, в том числе в пустых узлах. Это служит техникой регуляризации, повышая стабильность и качество итоговой модели ранжирования и делая ее более устойчивой к переобучению.

    Описание

    Какую задачу решает

    Патент решает сугубо техническую задачу в области машинного обучения: повышение качества, стабильности и обобщающей способности (generalization) алгоритмов на основе деревьев решений, в частности, Градиентного бустинга (например, CatBoost). Изобретение направлено на снижение риска переобучения (overfitting) и улучшение процесса обучения, особенно при использовании сложных функций потерь (упомянуты NDCG и PFound). Патент не устраняет SEO-манипуляции напрямую.

    Что запатентовано

    Запатентован способ обучения MLA (алгоритма машинного обучения) путем специфической инициализации процесса. Суть изобретения заключается в том, что на первых итерациях обучения строятся деревья, значения в конечных узлах (листьях) которых определяются специальной функцией, вызывающей шум (noise-inducing function), а не расчетами градиента. При этом даже пустым узлам присваиваются ненулевые значения. После этих «шумовых» итераций обучение продолжается стандартным методом градиентного бустинга.

    Как это работает

    Обучение модели разделено на две фазы. На первой фазе (инициализация) система формирует одно или несколько деревьев решений. Значения, которые предсказывают эти деревья (в конечных узлах), генерируются случайным образом с помощью функции шума. Ключевой момент: эти значения являются ненулевыми, даже если в узел не попало ни одного обучающего объекта. На второй фазе система переключается на стандартный процесс Градиентного бустинга: строятся новые деревья, которые корректируют ошибки предыдущего ансамбля (включая начальные шумовые деревья), основываясь на расчете градиента функции потерь.

    Актуальность для SEO

    Высокая. CatBoost является ядром системы ранжирования Яндекса. Этот патент, поданный в конце 2022 года и опубликованный в 2024, отражает актуальные исследования Яндекса в области оптимизации фундаментальных механизмов машинного обучения для улучшения качества поиска.

    Важность для SEO

    Влияние на SEO минимальное (1/10). Это глубоко инфраструктурный патент, касающийся методологии машинного обучения. Он описывает, как Яндекс улучшает процесс тренировки своих ранжирующих моделей, но не вводит новые сигналы ранжирования и не меняет способы интерпретации контента или поведения пользователей. Влияние косвенное: модель ранжирования становится более качественной и стабильной, но стратегии SEO-оптимизации остаются прежними.

    Детальный разбор

    Термины и определения

    Патент описывает внутренние процессы Яндекс без прямых рекомендаций для SEO. Он дает понимание того, как совершенствуются базовые алгоритмы машинного обучения, лежащие в основе ранжирования.

    MLA (Machine Learning Algorithm / Алгоритм машинного обучения)
    В контексте патента подразумевается алгоритм, основанный на ансамбле деревьев решений, вероятнее всего, реализация Градиентного бустинга (CatBoost).
    Градиентный бустинг (Gradient Boosting, GB)
    Техника машинного обучения, при которой ансамбль моделей (деревьев) строится последовательно, и каждая новая модель пытается скорректировать ошибки предыдущих, обучаясь на градиенте функции потерь.
    Конечный узел (Terminal Node / Leaf Node)
    Узел дерева, который не имеет потомков и содержит предсказываемое значение («лист»).
    Функция потерь (Loss Function)
    Метрика, которая измеряет ошибку предсказаний модели. Цель обучения — минимизировать ее значение. В патенте упоминаются NDCG, PFound, логистическая функция и другие.
    Функция, вызывающая шум (Noise-inducing function)
    Функция, используемая на первых итерациях обучения для генерации случайных (шумовых) значений в конечных узлах деревьев. Служит для рандомизированной инициализации модели.
    Итерация обучения (Training Iteration)
    Один шаг в процессе градиентного бустинга, на котором строится одно новое дерево.

    Ключевые утверждения (Анализ Claims)

    Патент фокусируется исключительно на процессе обучения модели, а не на ее применении.

    Claim 1 (Независимый пункт): Описывает способ обучения MLA на основе дерева решений, включающий две основные фазы.

    Фаза 1: Первая итерация обучения (Инициализация шумом)

    1. Формируется первое дерево.
    2. Создается структура дерева, включающая Первый и Второй конечные узлы.
    3. Условие: В Первый узел попадает по меньшей мере один обучающий объект, а во Второй узел — ни одного (Второй узел пуст).
    4. Ключевое действие: Значения для обоих узлов формируются на основе первой функции, вызывающей шум.
    5. Критически важно: Оба значения являются ненулевыми. Даже пустой узел получает ненулевое значение.

    Фаза 2: Вторая итерация обучения (Стандартный GB)

    1. Формируется второе дерево.
    2. Создается структура дерева с Третьим конечным узлом.
    3. Ключевое действие: Значение для Третьего узла основано на оцененном значении градиента функции потерь для объектов, попавших в этот узел (стандартная процедура градиентного бустинга).

    Первое и второе деревья сохраняются как часть итоговой модели MLA.

    Ядро изобретения — это метод инициализации модели путем создания начальных деревьев, которые вносят контролируемый шум, а не пытаются сразу минимизировать ошибку. Присвоение ненулевых значений даже пустым листьям гарантирует, что начальное предсказательное пространство модели будет иметь определенную случайность, независимо от распределения обучающих данных. Это является техникой регуляризации.

    Дополнительные пункты (Claims 3, 11, 12, 13): Уточняют детали.

    • (п. 3) Структура первого (шумового) дерева может быть равномерно распределенной.
    • (п. 11) Функция шума имеет нулевое среднее значение и конечное распределение.
    • (п. 12, 13) Метод применим к различным функциям потерь, включая ранжирующие метрики (NDCG, PFound) и стандартные (логистическая, квадратичная ошибка).

    Где и как применяется

    Изобретение применяется исключительно в офлайн-процессах инфраструктуры машинного обучения Яндекса. Оно не затрагивает обработку запросов в реальном времени (CRAWLING, INDEXING, QUERY PROCESSING, RANKING, BLENDER).

    Офлайн-процессы обучения моделей (Model Training)

    Метод применяется во время тренировки или перетренировки основных моделей ранжирования (например, моделей CatBoost, которые затем используются на этапах L2/L3/L4 ранжирования) или моделей качества (например, Proxima).

    • Входные данные: Набор обучающих данных (множество обучающих объектов с признаками и соответствующими целевыми значениями, например, оценками релевантности).
    • Выходные данные: Обученная модель MLA (ансамбль деревьев решений), готовая к использованию в продакшн-среде.
    • Технические особенности: Метод изменяет стандартную процедуру инициализации градиентного бустинга для повышения качества итоговой модели.

    На что влияет

    Патент универсален и не делает различий между типами контента, запросов, нишами или языками. Он влияет на глобальное качество, робастность и стабильность всех моделей машинного обучения, обученных с его использованием.

    Когда применяется

    Алгоритм применяется только в процессе обучения моделей машинного обучения.

    • Триггеры активации: Активируется в самом начале процесса обучения (на первой итерации или множестве первых итераций, как указано в Claim 7).
    • Частота применения: При каждом запуске процесса обучения модели с использованием данного метода.

    Пошаговый алгоритм

    Процесс обучения модели MLA (например, CatBoost):

    1. Подготовка данных: Получение доступа к набору обучающих данных (объекты и целевые значения).
    2. Фаза 1: Инициализация с инъекцией шума (Первые итерации)
      1. Формирование структуры первого дерева (например, равномерно распределенной или стандартной).
      2. Определение конечных узлов дерева. Идентификация узлов, содержащих объекты, и пустых узлов.
      3. Применение функции, вызывающей шум, для расчета значений во ВСЕХ конечных узлах. Все значения устанавливаются как ненулевые.
      4. Сохранение первого дерева в ансамбль.
    3. Фаза 2: Стандартный градиентный бустинг (Последующие итерации)
      1. Вычисление градиента функции потерь на основе ошибок текущего ансамбля (включая шумовые деревья).
      2. Формирование структуры второго (и последующих) деревьев с использованием технологии GB (Claim 5).
      3. Расчет значений в конечных узлах на основе вычисленных градиентов.
      4. Сохранение дерева в ансамбль.
    4. Финализация: Повторение Фазы 2 до достижения критериев остановки. Сохранение итогового ансамбля деревьев как обученной модели MLA.

    Какие данные и как использует

    Данные на входе

    Патент методологический и не специфицирует конкретные типы факторов ранжирования (контентные, ссылочные, поведенческие и т.д.). Он оперирует абстрактными понятиями:

    • Множество обучающих объектов (Training Objects): Примеры, на которых учится модель (например, пары запрос-документ с признаками).
    • Множество целевых значений (Target Values): Ожидаемые результаты для обучающих объектов (например, оценки релевантности асессоров).

    Какие метрики используются и как они считаются

    • Градиентный бустинг (GB): Основная технология, используемая на второй фазе обучения.
    • Функция, вызывающая шум: Используется на первой фазе. Специфицируется (Claim 11) как функция с нулевым средним значением и конечным распределением.
    • Функции потерь (Loss Functions): Метод разработан для работы с различными функциями потерь. Упомянуты (Claims 12, 13):
      • Ранжирующие метрики: NDCG (Normalized Discounted Cumulative Gain) и PFound (проприетарная метрика Яндекса).
      • Стандартные метрики: Функция потерь 0-1, логистическая функция потерь, функция потерь квадратичной ошибки и другие.

      Упоминание NDCG и PFound подчеркивает применимость метода для обучения именно ранжирующих моделей.

    Выводы

    Патент описывает внутренние процессы машинного обучения Яндекса без прямых рекомендаций для SEO.

    1. Это чисто методологический ML-патент: Изобретение описывает улучшение процесса обучения алгоритмов градиентного бустинга (CatBoost), которые являются основой ранжирования Яндекса.
    2. Суть в «шумной инициализации»: Ключевая идея — начать процесс обучения не со стандартного приближения, а с намеренно созданных деревьев со случайными (шумовыми) значениями.
    3. Обработка пустых узлов: Специфической особенностью является присвоение ненулевых значений даже тем узлам дерева, в которые не попало ни одного обучающего объекта.
    4. Цель — улучшение качества модели и регуляризация: Этот подход используется для повышения робастности (устойчивости) модели, улучшения ее обобщающей способности и предотвращения переобучения.
    5. Отсутствие прямых SEO-выводов: Патент не предоставляет SEO-специалистам новых инструментов или данных для оптимизации. Он касается внутренних офлайн-процессов Яндекса по созданию моделей ранжирования.

    Практика

    Патент является инфраструктурным и не дает практических выводов для SEO.

    Best practices (это мы делаем)

    На основе данного патента невозможно сформулировать конкретные рекомендации по SEO-оптимизации сайтов (контент, ссылки, технические аспекты).

    Косвенно, поскольку целью патента является создание более качественной и лучше обобщающей модели ранжирования, это подтверждает необходимость фокусировки на долгосрочных стратегиях White-Hat SEO. Модель, которая лучше обобщает данные, теоретически должна лучше определять истинное качество и релевантность контента.

    Worst practices (это делать не надо)

    Патент не описывает механизмов борьбы с SEO-манипуляциями или спамом, поэтому невозможно выделить практики, которые он делает неэффективными.

    Стратегическое значение

    Патент подтверждает, что Градиентный бустинг (CatBoost) остается центральным элементом архитектуры ранжирования Яндекса. Он демонстрирует, что Яндекс продолжает инвестировать значительные ресурсы в фундаментальные исследования и оптимизацию своих базовых алгоритмов машинного обучения на математическом уровне для сохранения конкурентного преимущества в качестве поиска.

    Практические примеры

    Практических примеров применения этого патента в повседневной работе SEO-специалиста нет, так как он описывает офлайн-процесс обучения моделей на стороне Яндекса.

    Вопросы и ответы

    Что этот патент означает простыми словами?

    Этот патент описывает способ улучшения обучения основной модели ранжирования Яндекса (CatBoost). Обычно обучение начинается с простого предположения (например, что все сайты одинаково хороши), а затем уточняется. Яндекс предлагает начинать обучение с намеренно случайного (шумного) состояния. Это помогает сделать итоговую модель более стабильной, устойчивой к ошибкам и менее склонной к переобучению на новых данных.

    Вводит ли этот патент новые факторы ранжирования?

    Нет. Этот патент не описывает новые факторы ранжирования. Он описывает исключительно математический метод, с помощью которого существующие факторы обрабатываются во время обучения модели. Это изменение во внутренней кухне Яндекса, а не изменение правил игры для SEO.

    Что такое CatBoost и как он связан с этим патентом?

    CatBoost — это разработанная Яндексом библиотека градиентного бустинга на деревьях решений. Это основной алгоритм машинного обучения, который используется Яндексом для ранжирования результатов поиска. Патент описывает усовершенствование процесса обучения именно таких моделей (MLA на основе дерева решений).

    Зачем Яндексу добавлять «шум» в обучение? Разве шум — это не плохо?

    В машинном обучении контролируемое добавление шума или рандомизации часто используется как метод регуляризации. Это помогает предотвратить переобучение, когда модель слишком хорошо запоминает обучающие данные, но плохо работает на новых. «Шумная инициализация» заставляет модель исследовать больше вариантов и делает ее более устойчивой (робастной).

    Что такое «пустой конечный узел» и зачем ему присваивать значение?

    Пустой конечный узел (лист) — это узел, в который в процессе построения дерева не попал ни один объект из обучающей выборки. Присвоение им ненулевых шумовых значений (ключевая особенность патента) гарантирует, что начальная модель будет иметь определенное поведение во всем пространстве признаков, даже там, где нет данных. Это усиливает эффект регуляризации.

    Означает ли это, что ранжирование в Яндексе стало более случайным?

    Нет. Случайность (шум) добавляется только на самых первых этапах офлайн-обучения модели. Сама обученная модель, которая используется для ранжирования в реальном времени, является детерминированной. Цель добавления шума при обучении — сделать итоговое ранжирование менее случайным и более качественным.

    В патенте упоминаются NDCG и PFound. Что это?

    Это метрики качества ранжирования, используемые как функции потерь. NDCG — стандартная метрика, которая учитывает позицию релевантных документов в выдаче. PFound — это проприетарная внутренняя метрика Яндекса, которая оценивает вероятность того, что пользователь найдет ответ на свой вопрос. Патент указывает, что новый метод обучения хорошо работает при оптимизации этих сложных метрик.

    Как это повлияет на мою повседневную работу по SEO?

    Напрямую никак не повлияет. Вам не нужно менять подход к оптимизации из-за этого патента. Это инфраструктурное изменение. Косвенно это означает, что Яндекс стремится улучшить свою способность отличать качественные сайты от некачественных, что усиливает важность работы над реальным качеством ресурса.

    Связан ли этот патент с нейросетями типа BERT или YATI?

    Нет, напрямую не связан. BERT и YATI — это языковые модели, которые используются для понимания смысла текстов и генерации семантических признаков. Этот патент описывает алгоритм ранжирования (CatBoost), который использует эти признаки (наряду с сотнями других) для определения порядка документов. Патент улучшает обучение CatBoost, а не YATI.

    На каком этапе поиска работает этот алгоритм?

    Он не работает во время обработки запроса пользователя в реальном времени. Он работает исключительно офлайн, на этапе обучения (Training Phase) моделей машинного обучения, которые затем используются в поиске.