Как Яндекс улучшает обучение ранжирующих моделей (CatBoost) для борьбы с переобучением (Ordered Boosting)

Описание

Какую задачу решает

Патент решает фундаментальную проблему в обучении моделей машинного обучения на основе градиентного бустинга деревьев решений (GBDT) — проблему «переобучения» (overfitting), вызванную «утечкой данных» (data leakage) или «утечкой информации» во время тренировки. В традиционных подходах при оценке качества прогноза модель «подсматривает» в будущее (использует данные, которые не должны быть доступны на данном этапе), что приводит к созданию моделей, которые хорошо работают на обучающих данных, но плохо обобщают закономерности на новых данных. Также патент решает проблему квадратичного роста вычислительной сложности (O(N²)) при обучении таких моделей.

Что запатентовано

Запатентован способ расчета параметра качества прогноза (Prediction Quality Parameter) во время обучения прогностических моделей (например, CatBoost). Суть изобретения, называемого в тексте «динамическим бустингом» (также известного как Ordered Boosting), заключается в строгом упорядочивании обучающих данных и вычислении качества прогноза для объекта на основе целевых значений только тех объектов, которые предшествуют ему в этом списке («прошлое»). Также запатентован метод оптимизации этого процесса путем разделения данных на иерархические блоки для снижения вычислительной сложности.

Как это работает

Система сначала создает упорядоченный список обучающих объектов («хронологию»). Если временные отношения присущи данным, используется естественный порядок; если нет — создается и фиксируется искусственный (например, случайный) порядок. При обучении дерева, когда объект X попадает в лист, его параметр качества прогноза рассчитывается, игнорируя «будущее». Учитываются только те объекты, которые (i) находятся в том же листе и (ii) расположены раньше X в упорядоченном списке. Для ускорения процесса при градиентном бустинге используется оптимизация: список делится на иерархические блоки. Это позволяет быстро рассчитывать аппроксимации (прогнозы предыдущих деревьев), избегая квадратичного роста сложности.

Актуальность для SEO

Критически высокая. Описанные в патенте механизмы (Ordered Boosting и его оптимизация) являются ядром алгоритма CatBoost, разработанного Яндексом. CatBoost является основным алгоритмом машинного обучения, используемым в ранжировании Яндекса и его метриках качества (например, Proxima). Этот патент описывает фундаментальные принципы обучения ключевых моделей Яндекса.

Важность для SEO

Влияние на SEO (4/10). Это инфраструктурный патент, описывающий методологию обучения моделей, а не конкретные факторы ранжирования. Он не предоставляет SEO-специалистам прямых рычагов воздействия. Однако он имеет критическое стратегическое значение: он объясняет, как Яндекс создает высокоустойчивые модели, которые лучше обобщают данные и менее подвержены переобучению. Это означает, что модели лучше отличают реальные сигналы качества от шума и спам-техник, основанных на ложных корреляциях.

Детальный разбор

Термины и определения

Алгоритм машинного обучения (MLA)

Алгоритм, используемый для создания прогностических моделей. В контексте патента речь идет преимущественно о градиентном бустинге деревьев решений (GBDT), например, CatBoost.

Аппроксимация (Approximation) / Параметр аппроксимации качества прогноза

Совокупность прогнозов для данного обучающего объекта, сделанных всеми предыдущими деревьями в ансамбле на текущем этапе бустинга.

Блоки (Blocks)

Структура данных для оптимизации вычислений. Упорядоченный список обучающих объектов разделяется на иерархические блоки (например, по 100, 200, 400 объектов) для эффективного расчета аппроксимаций без «заглядывания в будущее».

Градиентный бустинг (Gradient Boosting)

Техника машинного обучения, которая создает прогностическую модель в виде ансамбля слабых моделей (обычно деревьев решений). Каждое следующее дерево исправляет ошибки предыдущих.

Дерево решений (Decision Tree)

Прогностическая модель, которая переходит от наблюдений за объектом (ветви) к выводам о его целевом значении (листья).

Динамический бустинг (Dynamic Boosting) / Ordered Boosting

Термин из патента для описания метода, при котором расчеты прогнозов строго зависят от порядка обучающих данных для предотвращения утечки информации.

Обучающий объект (Training Object)

Элемент обучающего набора данных. Включает указание на документ и связанное с ним целевое значение.

Параметр качества прогноза (Prediction Quality Parameter)

Метрика («оценка»), которая вычисляется во время обучения и показывает, насколько близко текущая итерация модели подходит к прогнозу правильного ответа.

Переобучение (Overfitting)

Проблема, при которой модель «запоминает» обучающие данные, включая шум, вместо того чтобы выявлять общие закономерности. Приводит к плохой работе на новых данных.

Утечка данных / Утечка информации (Data Leakage)

Ситуация, когда модель при обучении использует информацию, которая не будет доступна в реальных условиях (например, «заглядывание в будущее»). Приводит к переобучению.

Целевое значение (Target Value)

Фактическое значение («правильный ответ»), которое модель пытается предсказать (например, оценка релевантности).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент защищает метод расчета качества прогноза при обучении деревьев решений, который предотвращает утечку информации путем строгого учета порядка данных (Ordered Boosting).

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает базовый механизм для одного дерева решений.

1. Система получает доступ к набору обучающих объектов (документ + цель).
2. Объекты организуются в упорядоченный список (определяющий «до» и «после»).
3. Объекты спускаются по дереву решений (классификация в узлы/листья).
4. Ключевой этап: Параметр качества прогноза для данного обучающего объекта X рассчитывается на основе целей ТОЛЬКО тех обучающих объектов, которые находятся РАНЬШЕ объекта X в упорядоченном списке.

Это ядро изобретения. Оно запрещает модели использовать целевое значение самого объекта X или последующих объектов при расчете прогноза для X, тем самым предотвращая утечку данных и снижая переобучение.

Claim 14 (Независимый пункт): Описывает применение этого принципа в контексте градиентного бустинга (ансамбля деревьев).

1. Процесс аналогичен Claim 1 (доступ, организация, спуск).
2. Отличие: При создании параметра аппроксимации качества прогноза для объекта X учитываются два компонента:
   • Целевые значения только предшествующих объектов (как в Claim 1).
   • Аппроксимации (совокупные прогнозы), созданные во время предыдущих итераций обучения (предыдущими деревьями).

Это расширяет принцип упорядочивания на весь процесс бустинга, гарантируя, что на каждом этапе обучения модель опирается только на «прошлое».

Claim 16 и Claim 30 (Описывающие оптимизацию): Описывают решение проблемы вычислительной сложности («квадратичного взрыва») при реализации Claim 14.

Для эффективного расчета аппроксимаций система разделяет упорядоченный список на множество блоков, организованных иерархически (по меньшей мере в два уровня). При расчетах используются аппроксимации из наибольшего блока, который полностью находится в «прошлом» текущего объекта (Claim 20). Это позволяет снизить сложность вычислений, сохраняя преимущества метода.

Где и как применяется

Патент описывает инфраструктуру машинного обучения. Он применяется не во время обработки запроса пользователя в реальном времени, а на этапе ОФЛАЙН-ОБУЧЕНИЯ моделей, которые затем используются в поиске.

Слой Ранжирования (RANKING LAYER)
Описанный метод (Ordered Boosting) является основой алгоритма CatBoost. CatBoost используется для обучения основных формул ранжирования (L3/L4), которые определяют финальный порядок документов в выдаче. Метод из патента используется для того, чтобы эти формулы были максимально точными и устойчивыми к переобучению.

Слой Качества и Метрик (QUALITY & GOVERNANCE LAYER)
Модели, рассчитывающие ключевые метрики качества, такие как Proxima и Anti-Quality, также обучаются с помощью CatBoost и, следовательно, используют механизмы этого патента. Это гарантирует, что оценка качества страницы также надежна и хорошо обобщается.

Взаимодействие компонентов:

• На вход подаются обучающие данные (объекты и их целевые значения, например, оценки асессоров или поведенческие логи).
• Система машинного обучения (MLA) применяет описанный алгоритм (упорядочивание, итеративный расчет прогнозов на основе «прошлого», оптимизация через блоки).
• На выходе получается обученная прогностическая модель (ансамбль деревьев решений), которая затем интегрируется в продакшн-среду поиска.

На что влияет

Поскольку это инфраструктурный патент, он косвенно влияет на все аспекты поиска, где применяется CatBoost.

• Все типы контента и запросов: Алгоритм улучшает общее качество и надежность ранжирования независимо от типа контента или запроса.
• Надежность моделей: Главное влияние — повышение способности моделей обобщать данные (generalization). Модели становятся менее чувствительны к шуму в обучающих данных и лучше работают в реальных условиях.

Когда применяется

• Условия применения: Алгоритм применяется исключительно в процессе обучения (Training Phase) моделей машинного обучения на основе GBDT.
• Временные рамки: Офлайн-процесс. Он не выполняется в момент, когда пользователь задает запрос.

Пошаговый алгоритм

Процесс обучения модели с использованием Динамического (Упорядоченного) Бустинга.

1. Подготовка данных: Получение доступа к набору обучающих объектов и их целевым значениям.
2. Организация порядка (Ordering): Организация набора обучающих объектов в упорядоченный список. Если есть временные отношения, используется хронология. Если нет — создается и фиксируется («замораживается») случайный порядок.
3. Структурирование (Оптимизация): (Для ансамблей GBDT) Разделение упорядоченного списка на иерархическую структуру блоков для оптимизации вычислений.
4. Итеративное обучение (Бустинг): Начало построения нового дерева в ансамбле.
   1. Выбор структуры дерева: Перебор возможных факторов и разделений для узлов.
   2. Спуск данных и Классификация: Обучающие объекты спускаются по текущей структуре дерева в соответствии с установленным порядком.
   3. Расчет Качества Прогноза (Ordered Boosting): Для каждого объекта X, попавшего в лист L:
      • Идентификация объектов, которые находятся в том же листе L И расположены РАНЬШЕ X в списке.
      • Расчет параметра качества прогноза для X, используя ТОЛЬКО целевые значения и (в случае GBDT) аппроксимации этих предшествующих объектов. Аппроксимации берутся из оптимального блока, не содержащего «будущее» объекта X.
   4. Агрегация и Выбор: Индивидуальные параметры качества агрегируются. Выбирается структура дерева, которая максимизирует агрегированный параметр качества.
5. Завершение итерации: Обновление аппроксимаций для всех объектов. Повторение шага 4 до достижения критериев остановки.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на методологии обучения, а не на конкретных факторах ранжирования. Система использует стандартные данные для обучения:

• Обучающие объекты: Включают указание на документ (и/или запрос) и набор признаков (факторов). Эти признаки могут включать любые известные факторы ранжирования (контентные, ссылочные, поведенческие, технические и т.д.).
• Целевые значения (Target Values): Метки, связанные с обучающими объектами (например, оценки релевантности от асессоров или из логов поведения). Это ключевые данные, утечку которых предотвращает патент.
• Временные данные (Опционально): Если у обучающих объектов есть присущие временные отношения, они используются для упорядочивания.

Какие метрики используются и как они считаются

• Параметр качества прогноза (Prediction Quality Parameter): Основная метрика. Ключевое новшество патента — расчет этой метрики с использованием только «прошлых» данных (Ordered Boosting).
• Аппроксимация (Approximation): Накопленный прогноз от предыдущих деревьев в ансамбле. В патенте приводится общая формула для расчета аппроксимации:

  $$f(x)=\Sigma_{i=1}^{k}f(t_{i})+\Sigma_{i=1}^{k}g(approx_{i})$$

  Где $i=1…k$ — это обучающие объекты, которые (i) классифицированы в тот же лист, что и объект $x$, И (ii) находятся до объекта $x$ в упорядоченном списке.

• Методы оптимизации (Блоки): Используется иерархическая структура блоков для снижения вычислительной сложности с квадратичной ($$O(N^2)$$) до линейной или логарифмической.

Выводы

1. Фундамент CatBoost: Патент описывает ключевую технологию (Ordered Boosting), лежащую в основе CatBoost, основного алгоритма ранжирования Яндекса. Это подтверждает высочайший уровень математической и инженерной проработки инфраструктуры ML Яндекса.
2. Борьба с переобучением и утечкой данных: Ключевая инновация заключается в строгом упорядочивании обучающих данных и запрете модели «смотреть в будущее». Прогноз для любого объекта рассчитывается только на основе данных, предшествующих ему в списке. Это радикально снижает переобучение и устраняет утечку целевых данных.
3. Повышение робастности и обобщения: Результатом применения этой технологии являются модели ранжирования, которые лучше обобщают данные (generalization). Они более устойчивы к шуму в данных и лучше работают на новых запросах и документах.
4. Инфраструктурный характер: Патент описывает исключительно внутренние процессы обучения моделей. Он не вводит новых факторов ранжирования и не описывает механизмы, работающие в реальном времени при обработке запроса.
5. Отсутствие прямых SEO-выводов: Патент не дает SEO-специалистам новых инструментов или рекомендаций по оптимизации сайтов. Он лишь подтверждает высокий уровень технологической зрелости Яндекса в области ML.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Патент описывает внутренние процессы обучения моделей Яндекса (CatBoost) без прямых рекомендаций для SEO. Он не меняет существующие Best Practices, но подчеркивает их важность:

• Фокус на устойчивых сигналах качества: Поскольку алгоритмы Яндекса используют сложные методы для предотвращения переобучения, их модели лучше выявляют реальные, обобщаемые закономерности. Необходимо фокусироваться на сигналах, которые стабильно коррелируют с качеством в глазах пользователей и асессоров (E-E-A-T, полнота ответа, удовлетворенность пользователя).
• Долгосрочная стратегия: Поскольку модели менее подвержены переобучению и случайным флуктуациям в данных, краткосрочные SEO-трюки или попытки эксплуатировать временные «баги» алгоритма становятся менее эффективными. Стратегия должна быть рассчитана на долгосрочное развитие авторитетности ресурса.

Worst practices (это делать не надо)

• Попытки манипуляций через ложные корреляции: Не стоит полагаться на тактики, основанные на предположении, что можно обмануть алгоритм, создав видимость релевантности без реальной ценности. Более робастные модели (результат этого патента) лучше отсеивают такие манипуляции.
• Использование шумных сигналов и накруток: Сложные и устойчивые к переобучению алгоритмы, такие как CatBoost, спроектированы так, чтобы лучше отличать реальные закономерности от шума и манипулятивных паттернов (например, краткосрочных накруток ПФ).

Стратегическое значение

Патент имеет высокое стратегическое значение, так как раскрывает ядро CatBoost. Он демонстрирует, что Яндекс инвестирует значительные ресурсы в математическую точность и робастность своих алгоритмов обучения. Для Senior SEO-специалистов это сигнал о том, что инфраструктура ранжирования Яндекса построена на очень прочном фундаменте. Стратегия продвижения должна строиться на понимании того, что алгоритм ищет реальную ценность и способен эффективно отфильтровывать шум.

Практические примеры

Практических примеров применения этого патента в работе SEO-специалиста нет, так как он описывает внутренний механизм обучения моделей.

Однако можно привести пример того, как работает описанный механизм при обучении модели ранжирования:

Сценарий: Обучение модели релевантности

1. Данные: У Яндекса есть 1000 пар запрос-документ, оцененных асессорами (целевые значения).
2. Действие системы (Упорядочивание): Система случайным образом упорядочивает эти 1000 пар (создает искусственную «линию времени»).
3. Обучение (Традиционный подход — Проблема): Традиционный GBDT при расчете прогноза для 500-го объекта мог бы использовать целевые значения всех объектов (1-1000), попавших в тот же лист. Это «утечка данных».
4. Обучение (Метод из патента — Решение): При расчете прогноза для 500-го объекта система использует только целевые значения тех объектов из диапазона 1-499, которые попали в тот же лист. Она игнорирует целевые значения 500-го объекта и объектов 501-1000.
5. Результат: Модель обучается предсказывать релевантность, не «подсматривая» в ответы, что делает ее более надежной при ранжировании новых документов в реальной выдаче.

Вопросы и ответы