Как Яндекс использует P-tuning для проверки фактов и внутренней согласованности в Карточках Объектов (Knowledge Panels)

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему обеспечения фактической достоверности контента в автоматически генерируемых Карточках Объектов (Object Cards, аналог Knowledge Panels). Такие сводки формируются Порождающей моделью на основе веб-источников, которые могут содержать ложную или противоречивую информацию. Изобретение направлено на предотвращение показа пользователю недостоверных данных, тем самым повышая качество поиска и доверие к системе.

Что запатентовано

Запатентована система автоматической проверки фактов (Fact-Checking) в сгенерированном контенте. Суть изобретения заключается в верификации точности отдельного Сниппета путем анализа его внутренней согласованности с другими (контекстными) сниппетами в той же сводке. Для этого применяется специально адаптированная Модель NLP, которая оценивает вероятность фактического подтверждения.

Как это работает

После того как Порождающая модель создала сводку, система итеративно проверяет каждый Целевой сниппет, используя другие сниппеты как контекст. Сниппеты векторизуются и подаются в Модель NLP. Эта модель вычисляет Значение вероятности того, что контекст подтверждает факты цели. Если вероятность ниже порога (в патенте упоминаются примеры 0.85 или 0.95), сниппет признается неточным и удаляется. Ключевой особенностью является метод адаптации модели — P-tuning (метод подбора подводок), который позволяет эффективно настроить большую языковую модель на задачу проверки фактов без ее полного переобучения.

Актуальность для SEO

Высокая. Обеспечение фактической точности генерируемого контента является критической задачей для всех поисковых систем в 2025 году. Использование передовых и эффективных методов адаптации больших языковых моделей, таких как P-tuning, подчеркивает актуальность и технологическую зрелость подхода Яндекса.

Важность для SEO

Влияние на SEO значительно (6.5/10). Патент не описывает механизмы ранжирования органической выдачи. Он фокусируется на контроле качества контента, генерируемого самим Яндексом для Карточек Объектов. Однако для SEO-специалистов это критически важный сигнал о важности фактической точности, согласованности и достоверности (Trustworthiness) контента. Сайты с противоречивой информацией рискуют быть исключенными из источников для этих сводок, что влияет на оптимизацию сущностей (Entity Optimization) и SERM.

Детальный разбор

Термины и определения

P-tuning (Prompt Tuning / Метод подбора подводок)

Метод эффективной точной настройки (fine-tuning) больших языковых моделей. Веса основной модели фиксируются (замораживаются), а обучается только небольшая Добавочная модель, которая генерирует оптимальные входные векторные представления (непрерывные промпты).

Добавочная модель (Additive Model)

Вспомогательная модель (в патенте предлагается использовать LSTM или Многослойный перцептрон), используемая в P-tuning. Она обучается генерировать оптимальные входные векторы для замороженной Модели NLP.

Модель NLP (NLP Model)

Основная модель обработки естественного языка (например, Трансформер типа BERT или GPT), которая используется для оценки вероятности подтверждения фактов.

Порождающая модель (Generative Model)

Модель машинного обучения, которая формирует текстовую сводку (множество сниппетов) для Карточки Объекта на основе образцовых (топовых) документов из выдачи.

Карточка объекта (Object Card / Поисковая сводка)

Элемент SERP, содержащий краткую сводку информации об объекте поиска (аналог Knowledge Panel).

Сниппет (Snippet)

Часть текста (предложение или его часть) в Карточке Объекта, содержащая факт об объекте поиска.

Целевой сниппет (Рассматриваемый сниппет)

Сниппет, факты которого проверяются в данный момент.

Сниппет контекста (Другой сниппет)

Сниппет(ы) из той же сводки, используемый как контекст для проверки Целевого сниппета.

Подводка (Prompt / Обучающая подводка)

Специально сформированный текст (например, вопрос или перефразирование), используемый на этапе обучения (P-tuning) для предоставления более конкретного контекста задаче.

Значение вероятности (Probability Value)

Числовая оценка, генерируемая Моделью NLP, указывающая на степень уверенности в том, что Сниппет контекста подтверждает факты Целевого сниппета.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент защищает метод проверки фактов путем анализа внутренней согласованности сгенерированного контента и специфический метод обучения модели для этой задачи (P-tuning).

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной процесс проверки фактов.

1. Система получает набор сниппетов, сгенерированных Порождающей моделью.
2. Для Целевого сниппета определяются Контекстные сниппеты из этого же набора.
3. Сниппеты преобразуются в Целевой вектор и Вектор контекста.
4. Векторы подаются в обученную Модель NLP.
5. Модель определяет Значение вероятности того, что контекст подтверждает точность фактов цели.
6. Если вероятность не меньше порогового значения, факты признаются точными.

Claim 7, 8, 12, 14 (Зависимые пункты): Детализируют двухэтапный процесс обучения и механизм P-tuning.

Этап 1: Предварительное обучение (Claim 7):

Модель NLP предварительно обучается определять наличие семантической связи между сниппетами (т.е. понимать когерентность текста).

Этап 2: Точная настройка (P-tuning) (Claim 8, 14):

Модель настраивается на задачу проверки фактов с использованием метода P-tuning. Это включает:

1. Фиксацию (замораживание) весов основной Модели NLP (Claim 12). Это критически важно для эффективности метода.
2. Использование Добавочной модели (например, LSTM — Claim 13).
3. Обучение Добавочной модели на специальном наборе данных, включающем пары сниппетов, Подводки (Prompts) и метки от асессоров (Claim 8).
4. Добавочная модель учится генерировать оптимальные векторные представления (входные данные) для замороженной Модели NLP, чтобы та могла эффективно решать задачу проверки фактов.

Где и как применяется

Изобретение применяется на финальных этапах формирования поисковой выдачи, в процессе генерации и валидации специальных ответов.

BLENDER – Метапоиск и Смешивание (Слой 6)
Основное применение происходит в рамках подсистемы Wizards (Колдунщики), отвечающей за генерацию Карточек Объектов (Knowledge Panels).

Взаимодействие компонентов:

1. RANKING (Слой 4): Определяет «образцовые цифровые документы» (топ-результаты), которые служат источником информации (Claim 2, 3).
2. Порождающая Модель: Принимает эти документы и генерирует множество сниппетов (связный текст для Карточки).
3. Система Валидации (Описанная в патенте): Принимает сгенерированные сниппеты. Использует Модель NLP (адаптированную через P-tuning) для перекрестной проверки их согласованности.
4. Генерация SERP: Только валидированные (непротиворечивые) сниппеты включаются в финальную Карточку Объекта на странице выдачи. Неточные сниппеты удаляются.

Технические особенности: Ключевой особенностью является применение P-tuning. Это позволяет Яндексу эффективно и экономично адаптировать большие языковые модели (например, YATI) под задачу факт-чекинга без полного переобучения.

На что влияет

• Конкретные типы контента: Влияет исключительно на контент, генерируемый Яндексом для Карточек Объектов. Не влияет на ранжирование или отображение стандартных органических сниппетов.
• Специфические запросы: Запросы, связанные с сущностями (имена людей, названия организаций, места, события), для которых формируются Карточки Объектов.
• Конкретные ниши или тематики: Критично для тематик, требующих высокой точности фактов (биографии, наука, YMYL-сущности).

Когда применяется

• Триггеры активации: Генерация Карточки Объекта в ответ на запрос пользователя.
• Условия работы: Наличие как минимум двух сниппетов в сгенерированной сводке для возможности перекрестной проверки.
• Пороговые значения: Используется заранее заданный порог вероятности для принятия решения о точности. В патенте упоминаются примеры порогов 0,85 или 0,95.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Обучение системы (Офлайн)

1. Предварительное обучение (Этап 1): Базовая Модель NLP обучается определять семантическую связь между сниппетами.
2. Подготовка данных для P-tuning (Этап 2): Сбор обучающего набора: пары сниппетов, Подводки (промпты, созданные асессорами), Метки от асессоров (подтверждает/не подтверждает).
3. Точная настройка (P-tuning):
   1. Веса базовой Модели NLP фиксируются (замораживаются).
   2. Обучается Добавочная модель (например, LSTM). Она учится генерировать оптимальные входные векторы для замороженной Модели NLP, чтобы та могла решать задачу проверки фактов.

Процесс Б: Проверка фактов (Онлайн, Этап использования)

1. Генерация контента: Порождающая модель формирует множество сниппетов для Карточки Объекта.
2. Выбор Целевого сниппета: Итеративный выбор сниппета для проверки.
3. Определение Контекста: Выбор других сниппетов из набора в качестве контекста (например, смежных или семантически связанных).
4. Векторизация и Подготовка Входа: Целевой и Контекстные сниппеты векторизуются. Добавочная модель (обученная на этапе P-tuning) преобразует эти векторы в оптимизированные входные представления.
5. Инференс Модели NLP: Подготовленные векторы подаются в Модель NLP (с фиксированными весами).
6. Расчет Вероятности: Модель определяет значение вероятности того, что контекст подтверждает факты цели.
7. Валидация и Действие: Сравнение значения вероятности с порогом. Если ниже порога, сниппет признается неточным и удаляется из сводки.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Контентные факторы: Текстовое содержание сниппетов, сгенерированных Порождающей моделью. Это основной материал для анализа.
• Данные для обучения (Офлайн):
  • Подводки (Промпты): Специально сформированные тексты (вопросы, перефразирования), созданные для уточнения контекста при обучении Добавочной модели.
  • Метки асессоров: Человеческие оценки, указывающие, подтверждает ли один сниппет факты другого (Ground Truth для обучения).

Какие метрики используются и как они считаются

• Векторные представления (Целевой вектор, Вектор контекста): Числовые представления сниппетов. В патенте упоминаются Word2Vec/GloVe, но на практике используются эмбеддинги Трансформеров.
• Значение вероятности (Probability Score): Основная метрика, вычисляемая Моделью NLP. Указывает на степень уверенности в фактической согласованности сниппетов.
• Пороговое значение: Заранее заданный порог (например, 0.85 или 0.95) для классификации сниппета как точного/неточного.
• Алгоритмы машинного обучения:
  • Трансформеры (Transformer): Основа для Модели NLP и Порождающей модели (упоминаются архитектуры типа BERT и GPT).
  • LSTM / Многослойный перцептрон: Используются для реализации Добавочной модели в рамках P-tuning.
• P-tuning: Ключевой метод обучения, при котором оптимизируются входные эмбеддинги (через Добавочную модель), а не параметры основной Модели NLP.

Выводы

1. Фокус на достоверности генерируемого контента: Яндекс внедряет сложный механизм для обеспечения качества информации в Карточках Объектов. Это не связано с ранжированием сайтов, а с доверием к собственным ответам Яндекса.
2. Внутренняя согласованность как критерий истины: Основной механизм валидации — проверка сниппета на непротиворечивость относительно других сниппетов в той же сводке. Система ищет логические и фактические конфликты (например, несоответствие даты рождения и возраста).
3. Применение P-tuning для эффективности: Патент детально описывает использование P-tuning. Это демонстрирует применение Яндексом передовых и ресурсоэффективных методов NLP. Вместо переобучения всей языковой модели, обучается небольшая Добавочная модель для генерации оптимальных промптов.
4. Роль асессоров и промпт-инжиниринга в обучении: Качество системы зависит от обучающих данных, включающих метки асессоров и специально подготовленные подводки (промпты), что подчеркивает важность качественной разметки для обучения систем факт-чекинга.
5. Фильтрация недостоверного контента: Сниппеты, признанные неточными (противоречивыми), активно удаляются из сводки перед показом пользователю.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Хотя патент направлен на проверку контента, уже сгенерированного Яндексом, он дает важные сигналы о том, какой контент считается качественным и достоверным источником для Карточек Объектов.

• Обеспечение абсолютной фактической точности и согласованности: Убедитесь, что информация на вашем сайте фактически верна и внутренне согласована. Противоречия внутри документа (например, разные характеристики товара в описании и таблице) снижают его ценность как источника.
• Четкость и однозначность формулировок: Пишите так, чтобы факты были легко извлекаемы и однозначно интерпретируемы Порождающей моделью. Это повышает вероятность успешного прохождения валидации.
• Предоставление подтверждающего контекста: Факты должны быть подкреплены контекстом. Алгоритм использует смежные или семантически близкие сниппеты для проверки. Например, если вы указываете дату события, полезно добавить информацию, которая логически согласуется с этой датой.
• Управление сущностями (Entity Management) и E-E-A-T: Укрепляйте сигналы достоверности (Trustworthiness). Необходимо гарантировать, что фактическая информация о вашем объекте (компании, персоне) согласована во всех авторитетных источниках (сайт, Википедия, справочники), так как система может использовать их все для генерации сводки.

Worst practices (это делать не надо)

• Публикация противоречивой информации: Размещение конфликтующих фактов. Если Порождающая модель извлечет противоречивые сниппеты (с вашего сайта или из разных источников), они будут отфильтрованы механизмом проверки.
• Использование двусмысленных утверждений и спекуляций: Формулировки, которые сложно проверить или которые смешивают факты с мнениями, менее предпочтительны для извлечения и валидации.
• Игнорирование обновления устаревших фактов: Публикация устаревшей информации, которая может противоречить более свежим данным (на вашем же сайте или в других авторитетных источниках), создает проблемы с согласованностью.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегический приоритет Яндекса на обеспечение достоверности информации в выдаче, особенно в эпоху генеративного ИИ. Для SEO это означает, что требования к E-E-A-T становятся все более технически измеримыми. Система способна алгоритмически оценивать логическую и фактическую согласованность текста. Долгосрочная стратегия должна фокусироваться на создании экспертного, выверенного контента, который может служить надежным источником для Графа Знаний и Карточек Объектов.

Практические примеры

Сценарий 1: Выявление противоречия (Кейс из патента)

1. Генерация: Порождающая модель создает сводку о Киану Ривзе.
2. Целевой сниппет: «American Actor.» (Американский актер).
3. Контекстный сниппет: «Born in Beirut, Lebanon and raised in Toronto, Canada.» (Родился в Бейруте, Ливан, и вырос в Торонто, Канада).
4. Действие системы: Модель NLP (обученная через P-tuning) анализирует сниппеты. Она распознает, что место рождения и взросления (Канада/Ливан) противоречит утверждению о национальности (Американец).
5. Результат: Модель выдает низкую вероятность подтверждения факта. Целевой сниппет («American Actor») удаляется из Карточки Объекта как неточный.

Сценарий 2: Влияние внутренней несогласованности сайта

1. Контент сайта: В биографической статье на сайте указано: «Профессор Иванов родился в 1960 году.» В другом абзаце: «В 2020 году ему исполнилось 65 лет.»
2. Действие Яндекса: Порождающая модель использует этот сайт как источник и генерирует два сниппета на основе этих утверждений.
3. Проверка фактов: Алгоритм проверки сравнивает эти два сниппета. Модель NLP обнаруживает противоречие (1960 год рождения означает 60 лет в 2020 году, а не 65).
4. Результат: Значение вероятности низкое. Один или оба сниппета удаляются из Карточки Объекта. Сайт теряет возможность быть представленным в этом блоке из-за низкой достоверности данных.

Вопросы и ответы