Как Яндекс обучает нейросети (YandexGPT/Алиса) генерировать сводные ответы, изолируя контекст разных сниппетов

Описание

Какую задачу решает

Патент решает задачу генерации кратких, содержательных и релевантных ответов (суммаризации) на основе контента из множества источников (сниппетов из SERP). Это особенно актуально для интеллектуальных персональных помощников (IPA, например, Алиса) и голосовых ответов, где пользователи предпочитают лаконичность. Основная техническая проблема — разработка системы, способной сжато предоставлять информацию и эффективно использовать контекст контента для формирования качественной сводки.

Что запатентовано

Запатентован способ обучения нейронной сети внимания (ANN), имеющей архитектуру «кодер-декодер» (например, Трансформер), для генерации текстовой сводки на основе запроса и нескольких сниппетов. Суть изобретения заключается в применении «маски ограничения внимания» (Attention Restriction Mask) в подсети кодера. Эта маска изолирует контекст каждого отдельного сниппета во время обработки.

Как это работает

Система получает запрос и последовательность релевантных сниппетов. Эта последовательность разделяется на «входные группы», где каждая группа соответствует одному сниппету. При обработке данных в кодере активируется маска ограничения внимания. Она ограничивает «поле зрения» механизма внимания только пределами текущего сниппета (и, опционально, текстом запроса). Это позволяет модели понять контекст каждого источника изолированно, не смешивая его с контекстом других источников. Затем подсеть декодера генерирует финальный сводный ответ.

Актуальность для SEO

Высокая. Генерация ответов с помощью больших языковых моделей на базе архитектуры Трансформер (таких как используемые в YandexGPT или Алисе) является передовым направлением в поиске. Методы улучшения качества многодокументной суммаризации путем модификации механизма внимания крайне актуальны.

Важность для SEO

Влияние на SEO среднее (6/10). Патент не описывает механизмы ранжирования традиционных веб-страниц. Он фокусируется на том, как Яндекс генерирует ответы поверх выдачи (Direct Answers, ответы Алисы, Быстрые ответы), используя контент сайтов, уже находящихся в топе. Понимание этого механизма критически важно для оптимизации под «нулевую позицию» и голосовой поиск, так как он определяет, как именно контент сайта будет интерпретирован и суммаризирован генеративной моделью.

Детальный разбор

Термины и определения

ANN (Attention Neural Network)

Нейронная сеть внимания. Модель последовательность-в-последовательность (seq2seq), например, Трансформер, использующая механизм внимания для обработки данных. Состоит из подсети кодера и подсети декодера.

IPA (Intelligent Personal Assistant)

Интеллектуальный персональный помощник. Система, предназначенная для взаимодействия с пользователем на естественном языке (например, Алиса).

MLA (Machine Learning Algorithm)

Алгоритм машинного обучения. В патенте упоминается отдельный MLA (часть Механизма сниппетов 135), который может быть обучен генерировать краткие сниппеты для пары запрос-ресурс. Он может использоваться для подготовки качественных входных данных для ANN.

Входная группа (Input Group)

Сегмент входной текстовой последовательности, который соответствует одному конкретному сниппету контента.

Маска ограничения внимания (Attention Restriction Mask)

Ключевой механизм патента, применяемый в подсети кодера. Он ограничивает механизм внимания, позволяя модели при обработке слова «принимать во внимание» только слова внутри текущей входной группы (сниппета), игнорируя контекст других сниппетов.

Подсеть кодера (Encoder Subnet)

Часть сети ANN, которая обрабатывает входные данные и преобразует их в кодированное представление. Именно здесь применяется маска ограничения внимания.

Сниппет контента (Content Snippet)

Краткая сводка контент-ресурса. Последовательность сниппетов формирует входные данные для ANN.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной способ обучения ANN для суммаризации нескольких источников (сниппетов).

1. Система получает обучающий запрос и обучающую текстовую входную последовательность (конкатенацию сниппетов). Эта последовательность разделена на входные группы (каждая группа = один сниппет).
2. Подсеть кодера формирует кодированное представление, применяя маску ограничения внимания.
3. Ядро изобретения: При формировании данных вида «внимание» для слова из входной группы, маска позволяет «принимать во внимание» ТОЛЬКО слова из этой же входной группы. Контекст формируется на основе этой группы, а НЕ контекстов других групп (других сниппетов).
4. Подсеть декодера формирует прогнозируемую выходную последовательность (сводку).
5. Вычисляется оценка штрафа путем сравнения прогноза с эталонным ответом, и сеть корректируется.

Claim 2 (Зависимый от 1): Уточняет механизм внимания.

Выходные данные вида «внимание» дополнительно могут основываться на контексте из обучающего запроса. То есть, внимание ограничено рамками (Текущий Сниппет + Запрос), исключая другие сниппеты.

Claim 3 (Зависимый от 1): Описывает метод аугментации данных (Snippet Shuffling).

Обучение проводится также на модифицированных наборах данных, где порядок входных групп (сниппетов) изменен. Это направлено на то, чтобы результат суммаризации не зависел от порядка ранжирования источников.

Claim 4 (Зависимый от 1): Описывает генерацию входных сниппетов.

Обучающие сниппеты могут формироваться с помощью отдельного алгоритма машинного обучения (MLA), который обучен генерировать краткие и качественные сниппеты.

Claim 5 (Зависимый от 1): Описывает двухэтапное обучение (Anti-Hallucination).

После основного этапа обучения проводится второй этап, на котором используются высококачественные обучающие наборы данных, выбранные оценщиком-человеком. Это делается для предотвращения «галлюцинаций» (ошибочных прогнозов) модели.

Где и как применяется

Изобретение применяется на поздних этапах обработки запроса для генерации финального ответа пользователю, после того как основное ранжирование выполнено.

METASEARCH & BLENDING / Генерация SERP (Система Wizards/Колдунщики и Пост-обработка)
Это основная область применения. Алгоритм используется для генерации прямых ответов (Direct Answers), быстрых ответов в SERP или ответов голосового помощника (Алиса/IPA).

Взаимодействие компонентов:

• Система взаимодействует с Поисковой системой (130) для получения Топ-N релевантных ресурсов и с Механизмом сниппетов (135) (возможно, отдельным MLA) для получения входных текстовых данных.
• На входе: Текстовое представление запроса и Текстовая входная последовательность (конкатенация Топ-N сниппетов, размеченная на Входные группы).
• На выходе: Текстовая выходная последовательность (сводный ответ/суммаризация), которая затем может быть преобразована в речь (TTS).

На что влияет

• Специфические запросы: В первую очередь влияет на информационные запросы, требующие обобщения информации, и на запросы к голосовым помощникам.
• Форматы контента: Влияет на представление контента в виде прямых ответов. Система отдает предпочтение контенту, который содержит четкие, лаконичные ответы, пригодные для суммаризации и понятные в изоляции.

Когда применяется

• Условия активации: Алгоритм активируется, когда система идентифицирует интент пользователя, который может быть удовлетворен сгенерированным сводным ответом, или когда запрос поступает через интерфейс IPA.
• Предварительные условия: Наличие в топе выдачи релевантных ресурсов, из которых можно сформировать информативные сниппеты.

Пошаговый алгоритм (Этап использования / Runtime)

Описание процесса генерации ответа в реальном времени:

1. Получение запроса и STT: Фиксация запроса пользователя (например, речи) и формирование его текстового представления.
2. Поиск и Ранжирование: Выполнение поиска и определение Топ-N релевантных контент-ресурсов.
3. Генерация сниппетов: Формирование сниппетов для этих ресурсов (возможно, с помощью отдельного MLA).
4. Подготовка входных данных для ANN: Формирование Текстовой входной последовательности путем конкатенации сниппетов. Разметка границ сниппетов (определение Входных групп).
5. Обработка Кодером (с Маской): Ввод запроса и последовательности сниппетов в кодер ANN. Применение Маски ограничения внимания для обеспечения изоляции контекста каждого сниппета (входной группы) во время обработки.
6. Генерация ответа Декодером: Формирование сводной Текстовой выходной последовательности (ответа).
7. Пост-обработка и Выдача: Преобразование текста в речь (TTS, если необходимо) и предоставление ответа пользователю.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Контентные факторы: Основные данные — это текст сниппетов, сформированных для Топ-N результатов поиска. Также используется текст самого запроса пользователя.
• Структурные данные (Внутренние): Информация о границах между сниппетами во входной последовательности. Эти границы определяют «входные группы» и критически важны для корректного применения маски ограничения внимания.
• Данные Асессоров (Обучение): Эталонные сводки (заранее заданные текстовые выходные последовательности), созданные оценщиками-людьми, используются как Ground Truth для обучения ANN. Также используются данные, отобранные асессорами для этапа тонкой настройки (анти-галлюцинации).

Какие метрики используются и как они считаются

• Архитектура Модели: Нейронная сеть внимания (ANN), архитектура кодер-декодер. Вероятно, Трансформер.
• Ключевой Алгоритм: Модифицированный механизм внимания с применением Маски ограничения внимания в кодере.
• Метод Обучения: Обучение с учителем, используется метод обратного распространения ошибки.
• Оценка Штрафа (Loss Function): Метрика, которая вычисляется путем сравнения сгенерированного ответа с эталонным ответом. Используется для корректировки весов ANN.
• Аугментация Данных: Техника перемешивания порядка входных сниппетов (Snippet Shuffling) для обеспечения инвариантности к порядку.
• Многоэтапное Обучение: Использование дополнительного этапа обучения на отобранных данных для предотвращения «галлюцинаций» (ошибочных прогнозов).

Выводы

1. Фокус на генеративных ответах и IPA: Яндекс активно развивает технологии суммаризации нескольких источников для создания прямых ответов, в первую очередь для голосовых помощников (Алиса).
2. Изоляция контекста — ключевая инновация: Основная идея патента — для качественной суммаризации необходимо понимать контекст каждого источника (сниппета) независимо. Маска ограничения внимания технически реализует эту изоляцию в кодере, предотвращая смешивание информации из разных документов на этапе анализа.
3. Устойчивость к порядку ранжирования: Система специально обучается быть устойчивой к порядку следования сниппетов на входе (путем их перемешивания). Качество сводки не должно зависеть от того, на 1-м или 5-м месте находится источник, если он попал в набор для суммаризации.
4. Сложная инфраструктура генерации: Процесс может включать два этапа: сначала отдельный MLA генерирует качественные краткие сниппеты, а затем основная ANN (описанная в патенте) суммаризирует их.
5. Контроль качества и борьба с галлюцинациями: Яндекс использует данные асессоров не только для основного обучения, но и для специального этапа тонкой настройки, направленного на предотвращение генерации ошибочных ответов («галлюцинаций»).

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Обеспечение контекстуальной завершенности блоков текста: Поскольку кодер анализирует каждый сниппет в изоляции (благодаря Маске ограничения внимания), критически важно, чтобы каждый абзац или блок текста, который потенциально может стать сниппетом, был самодостаточным и понятным. Информация не должна требовать контекста из других частей страницы.
• Оптимизация информативности сниппетов: Работайте над структурой страницы (четкие заголовки, списки, таблицы), чтобы помочь Механизму сниппетов (возможно, отдельному MLA) корректно извлечь информацию. Чем лучше входной сниппет, тем выше шанс попасть в финальную сводку.
• Оптимизация под Direct Answers и голосовой поиск: Создавайте контент, который прямо и лаконично отвечает на вопросы пользователей. Краткие определения и резюме повышают вероятность использования контента системой суммаризации.
• Использование языка запроса в ответах: Внимание кодера учитывает не только контекст сниппета, но и контекст запроса. Важно использовать релевантные термины из запроса в тексте потенциального сниппета для повышения релевантности.

Worst practices (это делать не надо)

• Контекстно-зависимое письмо: Создание контента, где смысл одного абзаца полностью зависит от информации, изложенной в другом месте документа. Это затрудняет генерацию самодостаточного сниппета и его корректную интерпретацию в изоляции.
• Сложные структуры и «вода»: Длинные, запутанные предложения и отсутствие конкретики затрудняют извлечение фактов и формирование краткой сводки декодером ANN.
• Игнорирование качества сниппетов: Предположение, что высокого ранжирования достаточно. Если из вашего контента невозможно сформировать качественный сниппет, он не будет использован генеративной моделью.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегическое направление Яндекса на генерацию прямых ответов вместо простого предоставления ссылок, особенно в контексте голосового поиска и умных устройств. Это усиливает важность SEO-оптимизации под «нулевую позицию». Долгосрочная стратегия должна учитывать, что Яндекс стремится самостоятельно интерпретировать и суммаризировать контент. Высокое ранжирование остается необходимым условием, но структура, четкость и фактологическая точность контента определяют, будет ли он использован в финальном сгенерированном ответе.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация информационной статьи «Причины усталости»

1. Задача: Попасть в сгенерированный ответ Яндекса (Алисы) по запросу «почему я постоянно устаю».
2. Действие (Worst Practice): Написать длинный абзац, где в середине рассуждений упоминается дефицит железа, но для понимания этого нужно прочитать предыдущие три предложения (контекст не самодостаточен).
3. Действие (Best Practice): Создать маркированный список «Основные причины усталости». Один из пунктов: «Дефицит железа (Анемия). Недостаток железа в крови снижает уровень гемоглобина, что ухудшает доставку кислорода к тканям и вызывает слабость.»
4. Как это работает по патенту:
   1. Механизм сниппетов выберет этот четкий пункт для сниппета.
   2. ANN получит этот сниппет как входную группу.
   3. Маска ограничения внимания позволит ANN обработать контекст этого пункта изолированно от других пунктов (например, про стресс или сон) и от сниппетов с других сайтов.
   4. Декодер сможет корректно включить этот факт в сводный ответ.

Вопросы и ответы