Как Яндекс улучшает обучение CatBoost с помощью алгоритма SGLB для оптимизации сложных метрик ранжирования

Яндекс подал заявку на патент нового метода обучения моделей на основе деревьев решений (таких как CatBoost) под названием Stochastic Gradient Langevin Boosting (SGLB). Этот метод позволяет эффективнее оптимизировать сложные (невыпуклые) метрики ранжирования, избегая локальных минимумов за счет двойного добавления шума в процессе обучения. Это делает основные алгоритмы ранжирования Яндекса более точными.

Описание

Какую задачу решает

Патент решает фундаментальную проблему в обучении моделей машинного обучения, используемых в ранжировании (например, CatBoost). Стандартные методы градиентного бустинга (Gradient Boosting, GB) хорошо работают при оптимизации выпуклых функций потерь. Однако при оптимизации сложных, невыпуклых функций потерь (Non-Convex Loss Functions), которые часто используются для оценки качества ранжирования (например, NDCG или PFound, упомянутые в патенте), стандартные методы могут «застревать» в локальных минимумах или седловых точках. Это приводит к созданию субоптимальных моделей ранжирования.

Что запатентовано

Запатентован метод обучения алгоритма машинного обучения на основе деревьев решений, названный Stochastic Gradient Langevin Boosting (SGLB). Суть изобретения заключается в модификации стандартного процесса градиентного бустинга путем интеграции динамики Ланжевена (Langevin dynamics). Это достигается за счет двукратного и независимого добавления специфического шума к градиентам на каждой итерации обучения, что позволяет алгоритму избегать локальных минимумов.

Как это работает

Алгоритм SGLB работает итеративно. Ключевое отличие заключается в обработке градиентов (ошибок текущей модели). Вместо того чтобы строить новое дерево напрямую по этим градиентам, система дважды добавляет к ним шум. Сначала генерируется первый набор зашумленных градиентов, который используется для выбора оптимальной структуры следующего дерева. Затем генерируется второй, независимый набор зашумленных градиентов, который используется для расчета финальных значений в листьях выбранной структуры. Это введение стохастичности позволяет процессу обучения «выпрыгивать» из локальных минимумов и исследовать пространство решений более глобально.

Актуальность для SEO

Высокая. CatBoost является основным алгоритмом машинного обучения в Яндексе. Повышение эффективности обучения моделей, особенно при оптимизации сложных метрик качества поиска, является критически важной задачей. Описанный метод SGLB представляет собой передовое исследование в области градиентного бустинга, и в патенте указано, что он может быть реализован в библиотеке CatBoost.

Важность для SEO

Влияние на SEO низкое и косвенное (3/10). Это инфраструктурный патент, описывающий внутренние механизмы обучения моделей Яндекса. Он не описывает факторы ранжирования, обработку контента или поведение пользователей. Патент не дает прямых рекомендаций для SEO-специалистов. Однако он демонстрирует, что Яндекс совершенствует свои базовые алгоритмы обучения, что в долгосрочной перспективе приводит к созданию более точных и сложных моделей ранжирования, способных лучше отличать качественные сайты от некачественных.

Детальный разбор

Термины и определения

Патент описывает внутренние процессы Яндекс без прямых рекомендаций для SEO. Он дает понимание того, как совершенствуется инфраструктура обучения моделей.

CatBoost: Библиотека градиентного бустинга, разработанная Яндексом. Упоминается в патенте как возможная среда реализации изобретения.
Decision-Tree based MLA (Алгоритм машинного обучения на основе деревьев решений): Модель машинного обучения (например, CatBoost), состоящая из ансамбля деревьев решений.
Estimated Gradient Values (Оценочные значения градиента): Значения, указывающие на направление и величину ошибки текущей модели для каждого обучающего объекта. Рассчитываются с помощью функции потерь.
Gradient Boosting (GB) (Градиентный бустинг): Техника машинного обучения, которая итеративно строит ансамбль моделей (обычно деревьев решений), где каждая новая модель пытается исправить ошибки предыдущих.
Langevin Dynamics (Динамика Ланжевена): Математическая концепция, используемая для генерации специфического шума, добавляемого к градиентам. Это помогает алгоритму обучения избегать локальных минимумов.
Loss Function (Функция потерь): Функция, измеряющая разницу между предсказаниями модели и реальными значениями (Ground Truth). Цель обучения — минимизировать значение этой функции.
Non-Convex Loss Function (Невыпуклая функция потерь): Функция потерь, имеющая сложный ландшафт с множеством локальных минимумов и седловых точек. Оптимизация таких функций сложна. Примеры, упомянутые в патенте: 0-1 loss, NDCG, PFound.
Noisy Candidate Trees (Зашумленные деревья-кандидаты): Набор деревьев решений с различными структурами, построенных на основе первого набора зашумленных градиентов. Из них выбирается лучшая структура (Target Tree).
Stochastic Gradient Langevin Boosting (SGLB): Название запатентованного метода. Модификация градиентного бустинга, использующая динамику Ланжевена для добавления шума к градиентам, что обеспечивает глобальную сходимость даже для невыпуклых функций потерь.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент фокусируется на методологии обучения, а не на применении обученной модели.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает одну итерацию процесса обучения SGLB.

Генерация предсказаний с использованием текущего ансамбля деревьев.
Расчет оценочных значений градиента путем применения функции потерь. Важно: В тексте патента Claim 1 явно указывает, что функция потерь соответствует невыпуклой функции потерь (non-convex loss function).
Генерация ПЕРВОГО набора зашумленных градиентов путем применения первой функции введения шума к оценочным градиентам.
Генерация набора зашумленных деревьев-кандидатов с использованием ПЕРВОГО набора зашумленных градиентов.
Выбор целевого дерева (Target Tree) из кандидатов с помощью метрики отбора (дерево, чьи значения в листьях наиболее близки к ПЕРВОМУ набору зашумленных градиентов).
Генерация ВТОРОГО набора зашумленных градиентов путем применения второй функции введения шума.
Генерация итерационного дерева (Iteration-specific tree) путем определения новых значений листьев для структуры целевого дерева на основе ВТОРОГО набора зашумленных градиентов.
Сохранение итерационного дерева для использования в комбинации с текущим ансамблем.

Ключевая инновация — разделение процесса на выбор структуры (используя первый шум) и расчет значений в листьях (используя второй шум).

Claim 4 и Claim 7: Определяют формулу для первой и второй функций введения шума, основанную на динамике Ланжевена (см. раздел Метрики).

Claim 8 и Claim 9: Утверждают, что первая и вторая функции введения шума, а также сгенерированные первый и второй наборы зашумленных градиентов, являются независимыми друг от друга. Это критически важно для работы алгоритма SGLB.

Где и как применяется

Патент не имеет прямого отношения к этапам обработки запроса в реальном времени (CRAWLING, INDEXING, QUERY PROCESSING, RANKING, BLENDER).

Офлайн-процессы и инфраструктура обучения (Training Infrastructure)
Изобретение применяется исключительно на этапе обучения моделей машинного обучения, которые впоследствии используются на слое RANKING.

Компоненты: Система взаимодействует с инфраструктурой обучения моделей градиентного бустинга (например, CatBoost).
Входные данные: Обучающий набор данных (признаки и целевые значения релевантности/качества) и текущий ансамбль деревьев.
Выходные данные: Новое дерево решений (Iteration-specific tree), которое добавляется к ансамблю.
Технические особенности: Использование SGLB для обеспечения глобальной сходимости при оптимизации невыпуклых функций потерь.

На что влияет

Алгоритм влияет на качество и точность обученных моделей ранжирования. Он не имеет специфического влияния на конкретные типы контента, запросов, форматы или ниши. Его цель — улучшить любую модель на основе деревьев решений, которая обучается с использованием этого метода, независимо от задачи (регрессия или классификация).

Когда применяется

Алгоритм применяется исключительно в процессе офлайн-обучения моделей машинного обучения.

Условия работы: Применяется при обучении Decision-Tree based MLA.
Триггеры активации: Особенно полезен, когда целью обучения является оптимизация невыпуклой функции потерь (как указано в Claim 1), например, при прямой оптимизации метрик ранжирования типа NDCG или PFound.

Пошаговый алгоритм

Процесс работы системы (SGLB) в рамках одной итерации обучения:

Расчет предсказаний: Система использует текущий ансамбль деревьев для генерации предсказаний для объектов из обучающей выборки.
Shrinkage (Опционально): К предсказаниям может применяться процедура сжатия (Shrinkage) для регуляризации (как описано в патенте).
Расчет градиентов: Система применяет функцию потерь (указанную как невыпуклую в Claim 1) для расчета оценочных значений градиента (ошибок).
Генерация шума 1 (Noise Injection 1): Система генерирует ПЕРВЫЙ набор зашумленных градиентов, применяя первую функцию введения шума (на основе динамики Ланжевена).
Построение кандидатов (Обучение структуры): Система генерирует набор деревьев-кандидатов (Noisy Candidate Trees) с различными структурами, используя ПЕРВЫЙ набор зашумленных градиентов.
Выбор структуры: Система применяет метрику отбора (например, сумму квадратов разностей) для выбора наилучшего дерева-кандидата (Target Tree).
Генерация шума 2 (Noise Injection 2): Система генерирует ВТОРОЙ набор зашумленных градиентов, независимо от первого, применяя вторую функцию введения шума.
Расчет значений листьев (Обучение значений): Система определяет финальные значения для листьев выбранного целевого дерева, используя ВТОРОЙ набор зашумленных градиентов. Это формирует итерационное дерево (Iteration-specific tree).
Регуляризация (Опционально): Применение регуляризации (скорости обучения) к новым значениям в листьях (как описано в патенте).
Обновление модели: Итерационное дерево сохраняется и добавляется к текущему ансамблю.

Какие данные и как использует

Патент фокусируется на процессе обучения и не описывает конкретные SEO-факторы (контентные, ссылочные, поведенческие и т.д.), используемые в качестве признаков объектов.

Данные на входе

Обучающий набор данных (Training Dataset): Состоит из множества обучающих объектов (например, представленных векторами признаков) и соответствующих им целевых значений (Target Values, Ground Truth).
Текущий ансамбль деревьев (Current plurality of generated trees): Модель, построенная на предыдущих итерациях.

Какие метрики используются и как они считаются

Функция потерь (Loss Function): Основная метрика для оптимизации. Патент подчеркивает работу с Невыпуклыми функциями потерь. Упомянуты примеры: 0-1 loss, NDCG, PFound.
Функции внесения шума (Langevin Dynamics): Шум генерируется с использованием нормального распределения. Формула внесения шума (используется дважды и независимо):
$$ \zeta_{i} = \mathcal{N}(0, 2\epsilon\beta^{-1}) $$
Где $ \mathcal{N} $ — нормальное распределение, $ \epsilon $ (эпсилон) — параметр скорости обучения (learning rate parameter), а $ \beta $ (бета) — параметр обратной температуры диффузии Ланжевена (inverse Langevin diffusion temperature parameter).
Метрика отбора (Selection Metric): Используется для выбора Целевого дерева. Упоминается как сумма квадратов разностей (sum of squared differences) между значениями в листьях дерева-кандидата и соответствующими шумными значениями градиента (из первого набора).
Процедура усечения (Shrinkage): Упомянута в описании патента как опциональный шаг для регуляризации предсказаний:
$$ spv_{i} = (1 — \epsilon\gamma)pv_{i} $$
Где $pv_{i}$ — исходное предсказание, $spv_{i}$ — усеченное предсказание, $\gamma$ (гамма) — параметр регуляризации.

Выводы

Патент является чисто инфраструктурным: Он описывает усовершенствованный метод обучения (SGLB) для моделей на основе деревьев решений (например, CatBoost). Он не содержит информации о факторах ранжирования или конкретных SEO-рекомендациях.
Фокус на оптимизации невыпуклых функций: Ключевая ценность изобретения — способность эффективно обучать модели при использовании сложных (Non-Convex) функций потерь, которые лучше отражают качество ранжирования (NDCG, PFound), но сложны для оптимизации стандартными методами.
Механизм двойного шума: Уникальность SGLB заключается в двукратном и независимом введении шума на основе динамики Ланжевена: первый раз для выбора структуры дерева, второй — для расчета значений в листьях. Это позволяет избежать локальных минимумов.
Повышение качества моделей Яндекса: Внедрение этого метода позволяет Яндексу создавать более точные и эффективные модели ранжирования. Алгоритмы становятся лучше в достижении тех целей (метрик качества), которые Яндекс ставит перед поиском.

Практика

Патент является инфраструктурным и не дает практических выводов для тактических действий в SEO (работа с контентом, ссылками, технической оптимизацией).

Best practices (это мы делаем)

Информация о конкретных тактических действиях, основанных на тексте патента, отсутствует. Однако можно сделать стратегические выводы:

Поскольку Яндекс разрабатывает сложные методы (SGLB) для оптимизации сложных метрик качества (потенциально невыпуклых), это подтверждает стратегическую важность фокуса на общем качестве сайта, глубине проработки контента и максимальном удовлетворении интента пользователя. Модели становятся лучше оптимизированными и точнее определяют качество.

Worst practices (это делать не надо)

Информация о худших практиках или неэффективных SEO-тактиках, основанная на тексте патента, отсутствует. Стратегически, можно предположить, что ставка на манипулирование простыми метриками становится менее эффективной, так как основной алгоритм лучше оптимизируется под сложные, комплексные цели качества.

Стратегическое значение

Стратегическое значение патента заключается в понимании того, что Яндекс постоянно совершенствует свою базовую инфраструктуру машинного обучения. Метод SGLB позволяет Яндексу обучать более качественные модели ранжирования. Для Senior SEO-специалистов это сигнал о том, что система ранжирования становится все более совершенной в поиске глобального оптимума качества, что делает ее потенциально менее подверженной простым манипуляциям и краткосрочным SEO-трюкам.

Практические примеры

Практических примеров применения данного патента в работе SEO-специалиста нет, так как патент описывает внутренний алгоритм обучения моделей (SGLB), к которому у оптимизаторов нет доступа.

Вопросы и ответы

Что такое невыпуклая функция потерь (Non-Convex Loss Function) и почему она важна для ранжирования?

Невыпуклая функция потерь имеет сложный ландшафт с множеством локальных минимумов. В ранжировании метрики, которые точно отражают качество выдачи (например, NDCG или PFound, упомянутый в патенте), часто являются невыпуклыми. Оптимизация таких функций сложна, так как стандартные алгоритмы могут «застрять» в локальном минимуме, что приводит к субоптимальной модели ранжирования. Способность эффективно оптимизировать такие функции позволяет создать более качественный поиск.

Что такое SGLB, описанный в патенте?

SGLB (Stochastic Gradient Langevin Boosting) — это новый метод обучения моделей градиентного бустинга. Он использует математический аппарат динамики Ланжевена для добавления специфического шума к градиентам в процессе обучения. Это введение стохастичности позволяет алгоритму «выпрыгивать» из локальных минимумов при оптимизации сложных (невыпуклых) функций потерь и находить глобально лучшее решение.

В чем ключевое отличие SGLB от стандартного градиентного бустинга?

Ключевое отличие заключается в механизме двойного введения шума. На каждой итерации SGLB дважды независимо генерирует шум. Первый раз шум добавляется к градиентам для выбора структуры нового дерева. Второй раз шум добавляется к градиентам для расчета значений в листьях уже выбранной структуры. Стандартный бустинг строит дерево напрямую по градиентам без такого специфического зашумления.

Применяется ли этот патент в CatBoost?

Да. В патенте прямо указано, что изобретение может быть реализовано как часть библиотеки CatBoost. Учитывая, что CatBoost — основной инструмент ML в Яндексе, весьма вероятно, что этот метод используется или тестируется для обучения реальных моделей ранжирования Яндекса.

Как этот патент влияет на мою SEO-стратегию?

Патент не влияет на тактические SEO-действия напрямую. Он не вводит новых факторов ранжирования. Однако он имеет стратегическое значение: он показывает, что Яндекс улучшает свои способности обучать основные алгоритмы ранжирования. Это означает, что модели Яндекса становятся более точными и эффективными в определении качества и релевантности, согласно их внутренним критериям.

Может ли внедрение SGLB привести к сильным колебаниям выдачи?

Теоретически, внедрение моделей, обученных с помощью SGLB, может привести к изменениям в выдаче, так как новая модель нашла более оптимальное решение по сравнению со старой моделью, которая могла быть «застрявшей» в локальном минимуме. SGLB направлен на повышение точности модели, что в долгосрочной перспективе должно вести к более стабильной и качественной выдаче.

Что такое динамика Ланжевена (Langevin Dynamics)?

Это концепция из статистической физики, которая в контексте машинного обучения используется как источник контролируемого шума. Добавление этого шума к градиентам помогает алгоритму обучения исследовать более широкое пространство возможных решений и не застревать в ближайшем локальном минимуме.

Почему в патенте используется два независимых введения шума?

Использование двух независимых источников шума — для выбора структуры дерева и для расчета значений в листьях — является ключевой особенностью SGLB. Это позволяет разделить задачу поиска оптимальной структуры и задачу определения оптимальных весов, делая процесс обучения более гибким и позволяя ему более эффективно исследовать пространство решений для достижения глобальной сходимости.

Означает ли этот патент, что поведенческие или ссылочные факторы стали менее важны?

Нет. Патент не касается того, какие факторы (признаки) используются для ранжирования. Он описывает только то, как именно модель учится комбинировать эти факторы для достижения наилучшего результата. Все существующие факторы остаются в силе, но модель, обученная с помощью SGLB, потенциально может использовать их более эффективно.

Почему SEO-специалисту важно знать о таких инфраструктурных патентах?

Понимание таких патентов важно для оценки технологического уровня и направления развития поисковой системы. Это позволяет понять, что Яндекс инвестирует в фундаментальные улучшения машинного обучения. Для Senior SEO это помогает формировать долгосрочную стратегию, осознавая, что система ранжирования становится все более совершенной и менее подверженной простым манипуляциям.