Яндекс улучшил точность описаний в Картах с помощью новой нейросети на базе YandexGPT

Яндекс представил новую версию нейросети, созданную на основе YandexGPT, которая значительно улучшает процесс создания кратких описаний мест и достопримечательностей в Яндекс.Картах. В результате доработок и внедрения новых подходов, точность генерации описаний возросла в шесть раз, а количество ошибок и неточностей сократилось.

Одним из ключевых новшеств стало обучение нейросети самостоятельной проверке сгенерированных текстов на наличие галлюцинаций. Эта функция позволяет модели оценивать свои ответы на предмет правдивости, сравнивая их с отзывами пользователей и другими источниками данных, на которые она опиралась при создании описания. В результате нейросеть способна удалять выдуманные элементы и предоставлять более достоверные и точные описания.

Как нейросеть готовит краткие описания локаций

Процесс создания кратких описаний в YandexGPT проходит в несколько этапов. Сначала модель анализирует отзывы пользователей о локации, а также данные, предоставленные владельцем организации. Она выделяет наиболее важную и частую информацию, относящуюся к данному месту, и объединяет её в несколько предложений, отражающих суть и особенности локации. Затем нейросеть убирает из текста излишне общие фразы и приводит описание в соответствие с заданной стилистикой и структурой.

Ранее в процессе создания описаний участвовало пять разных моделей, каждая из которых выполняла отдельную функцию, например, корректировала орфографию или фильтровала отзывы по полезности. Однако, благодаря внедрению новой версии YandexGPT, все эти функции были объединены в одной модели. Это не только повысило качество работы нейросети, но и позволило сократить использование вычислительных ресурсов, сделав её работу более эффективной и экономичной.

Повышение качества и снижение затрат

Внедрение новой версии YandexGPT принесло значительные улучшения. Сокращение числа ошибок, повышение правдивости и качества описаний увеличили их точность на 90%. Данное решение может быть применено и в других сервисах Яндекса, где используются языковые модели для кратких пересказов больших объёмов текста.

Кроме того, Яндексу удалось повысить качество работы нейросети благодаря дообучению на расширенном датасете, включающем эталонные примеры генераций предыдущих моделей. Теперь YandexGPT реже использует общие формулировки и создаёт более полезные и информативные описания. Например, модель научилась избегать шаблонных фраз типа «вкусная еда» или «приятная атмосфера», заменяя их более конкретными и релевантными характеристиками.

Применение и доступность

Краткие описания мест и достопримечательностей, созданные YandexGPT, можно найти в карточках организаций в Яндекс.Картах. Эти описания отображаются в блоке «Коротко о месте» и в разделе «Поток» режима персональных рекомендаций «Идеи». На текущий момент в Яндекс.Картах доступно несколько сотен тысяч карточек с обновлёнными краткими описаниями, которые помогают пользователям быстрее и точнее определиться с выбором места для посещения.