Эволюция поиска: от формул к нейросетям
Поиск Яндекса прошёл долгий путь — от простых текстовых формул до сложных нейросетевых моделей. На заре интернета алгоритм ранжирования был полиномом, который сопоставлял слова запроса с текстом страниц. Пользователям приходилось использовать операторы: плюс, минус, кавычки — чтобы уточнить запрос. Например, чтобы найти сериал «Твин Пикс», нужно было точно знать название или имя режиссёра, иначе поиск не понимал, о чём речь.
Следующим этапом стал Матрикснет — алгоритм на основе градиентного бустинга над деревьями решений. Он позволил учитывать тысячи факторов: от частоты слов до поведенческих сигналов. Это был первый шаг к машинному обучению в ранжировании. Позже Матрикснет эволюционировал в CatBoost, который до сих пор используется в поисковых задачах. Главное преимущество — способность работать с огромным количеством признаков без переобучения.
Настоящий прорыв произошёл с внедрением нейросетей. Сначала это были полносвязные сети (DSSM), которые сопоставляли запросы и документы по смыслу, а не по формальным совпадениям. Затем пришли трансформеры — архитектура YATI, которая позволила анализировать длинный контекст. К моменту внедрения трансформеров в Поиске работало около 30 нейросетей, но YATI заменил их все, дав ощутимый прирост качества. Это был скачок к глубокому пониманию языка.
Сегодня Поиск использует генеративные модели, которые не только понимают запрос, но и сами формулируют ответы. Эволюция продолжается: от простых формул к ИИ, который рассуждает и создаёт контент.
Как нейросети понимают сложные запросы
Чтобы нейросеть понимала нестандартные запросы, её нужно обучить не просто «читать» текст, а улавливать смысл и логику мира. Для этого используется несколько этапов обучения.
Первый этап — pretrain. Модель читает огромное количество текстов: книги, энциклопедии, научные статьи. В Яндексе специально отбирают качественные источники, чтобы модель впитала точную и полезную информацию. Задача простая: модель учится предсказывать следующее слово. Но в процессе она запоминает не только синтаксические и лексические связи, но и логику, контекст, базовое понимание мира. Например, чтобы ответить на вопрос «У Маши два брата и одна сестра. Сколько всего девочек в семье?», нейросеть должна понимать концепцию семьи.
Второй этап — дообучение на специфических задачах. Модель адаптируют под конкретные сценарии: ранжирование, генерацию ответов, распознавание изображений. Это позволяет ей лучше справляться с реальными запросами пользователей.
Благодаря такому обучению Поиск может обрабатывать запросы вроде «сериал, где есть красные бархатные шторы и карлик» и понимать, что речь идёт о «Твин Пиксе», даже если в документах нет точных совпадений. Нейросети улавливают смысловые связи, которые раньше были недоступны.
Нейро: генеративные ответы в Поиске
В апреле 2024 года Яндекс запустил сервис «Нейро», который объединил возможности Поиска и больших генеративных моделей. Главное отличие Нейро от обычного поиска — способность генерировать ответ не по одному документу, а сразу по нескольким. Сервис сам формулирует до пяти уточняющих запросов, собирает нужные документы, анализирует их и выдаёт один ответ со ссылками на источники. Это позволяет избежать галлюцинаций — выдуманных фактов, которые свойственны многим нейросетям.
В октябре 2024 года технологии Нейро интегрировали в Поиск, сделав ИИ-возможности доступными десяткам миллионов пользователей. Теперь можно задать вопрос в поисковой строке и получить развёрнутый ответ, похожий на статью, с картинками, видео и ссылками.
В мае 2025 года Поиск научился рассуждать и генерировать контент с помощью технологий Алисы. Например, можно попросить нейросеть «нарисовать» вишнёвый пирог из «Твин Пикс» прямо в поисковой строке. Ответы стали более глубокими, а возможность рассуждений помогает справляться со сложными вопросами.
Также в Поиске появились «Темы» — специальные разделы для сравнения объектов: товаров, квартир, финансовых продуктов. Алгоритмы определяют, когда пользователь что-то выбирает или собирается купить, и показывают тематические блоки, например, с выбором вкладов.
YandexGPT и Алиса: от голосового помощника к ИИ-платформе
Алиса, голосовой помощник Яндекса, была запущена в 2017 году и стала первой в мире, кто не ограничивался набором заданных ответов. Она распознавала речь с точностью, близкой к человеческой. На следующий год вышла первая Яндекс Станция — мультимедийная колонка с Алисой на борту.
С развитием нейросетей Алиса превратилась в полноценную ИИ-платформу. В 2023 году на основе YandexGPT появились быстрые ответы в Поиске — модель научилась сама генерировать короткие ответы, опираясь на источник. Это был первый релиз генеративных ответов.
Сегодня Алиса использует новое семейство моделей Alice AI, которое включает:
- Alice AI LLM — текстовая модель, которая отвечает, анализирует, решает и придумывает.
- Alice AI VLM — визуально-языковая модель, распознаёт фото и отвечает на вопросы о них.
- Alice AI ART — генерирует изображения и видео, умеет редактировать и оживлять фото.
Эти модели обучены на миллиардах запросов к сервисам Яндекса, чтобы решать реальные задачи пользователей и бизнеса. Алиса может не только отвечать на вопросы, но и давать пошаговые инструкции, показывать карточки организаций с контактами и кнопкой бронирования.
Нейросети в Яндекс Браузере: суперспособности для каждого
Яндекс Браузер стал «нейробраузером» — он получил уникальные возможности благодаря нейросетям. Теперь браузер умеет:
- Редактировать текст: исправлять ошибки, сокращать и улучшать стиль — как будто с текстом поработал профессиональный редактор.
- Генерировать картинки: нейросеть YandexART за несколько секунд создаст изображение по описанию, например, для поста в соцсетях или чата.
- Пересказывать видео: нейросети изучат длинное видео и сделают пересказ с метками времени, чтобы можно было сразу перейти к нужному фрагменту.
- Пересказывать статьи: длинную страницу нейросети превратят в тезисы, чтобы вы сразу поняли главное.
- Распознавать QR-коды: если в видео появляется QR-код, браузер распознает его сам, без смартфона.
- Защищать от фишинга: нейросети распознают фишинговые сайты, которые пытаются украсть деньги или данные, и предупредят о переходе, даже если сайт только появился в сети.
Эти функции делают браузер не просто инструментом для просмотра сайтов, а помощником, который экономит время и повышает безопасность.
Технологии, стоящие за нейросетями Яндекса
Яндекс активно развивает собственные нейросетевые технологии. Одна из ключевых — YaLM, языковая модель-трансформер. Первая версия имела 13 млрд параметров, затем появилась модель на 28 млрд, а в 2022 году Яндекс открыл YaLM на 100 млрд параметров. На основе YaLM были разработаны модели YandexGPT, которые используются в Алисе, Поиске и Браузере.
Для генерации изображений и видео используется YandexART. В 2024 году вышло второе поколение модели на базе гибридной архитектуры, сочетающей свёрточную и трансформерную нейросети. YandexART доступна для интеграции во внешние сервисы через Yandex Cloud.
В области компьютерного зрения Яндекс использует нейросети для распознавания изображений, что применяется в Яндекс Картинках и Умной камере. Умная камера сочетает технологии компьютерного зрения, перевода, поиска и генеративных ответов: она определяет объекты, находит информацию, распознаёт и переводит текст.
Также стоит отметить технологию Meteum для прогноза погоды, которая использует машинное обучение и нейросетевые модели для предсказания осадков и обновления карт дождя и снега.
Как нейросети применяются в других сервисах Яндекса
Нейросети Яндекса выходят далеко за пределы Поиска и Браузера. Вот несколько примеров:
- Яндекс Переводчик: использует гибридную модель, сочетающую статистический и нейросетевой перевод. Алгоритм на базе CatBoost решает, какой вариант выбрать.
- Яндекс Браузер: перевод видео в реальном времени — цепочка нейросетей определяет пол говорящего, распознаёт речь, переводит и озвучивает. К 2025 году поддерживается восемь языков.
- Яндекс Директ: YandexART помогает создавать рекламные креативы.
- Яндекс Картинки: нейросети используются для поиска по изображениям с 2014 года.
- Автономные автомобили и роботы-доставщики: разработка началась в 2017 году, испытания роботов — в 2019.
- Яндекс Облако: модели YandexGPT и YandexART доступны внешним разработчикам для интеграции в их сервисы.
Эти примеры показывают, что нейросети Яндекса — это не просто эксперимент, а зрелая технология, которая применяется в реальных продуктах и приносит пользу миллионам пользователей.
Ограничения и принципы разработки ИИ в Яндексе
Несмотря на впечатляющие возможности, нейросети имеют ограничения. Одно из главных — галлюцинации, когда модель выдаёт выдуманные факты. Яндекс старается минимизировать это, используя подходы, основанные на источниках: Нейро генерирует ответы, опираясь на документы, и даёт ссылки.
Яндекс придерживается принципов ответственной разработки ИИ. Это включает:
- Прозрачность: пользователи должны понимать, что взаимодействуют с ИИ.
- Безопасность: защита от вредоносного использования, например, фишинга.
- Конфиденциальность: обработка данных с соблюдением законов.
- Качество: постоянное улучшение моделей на основе обратной связи.
Также важно отметить, что нейросети не заменяют человека, а дополняют его. Они помогают быстрее находить информацию, создавать контент, переводить языки, но окончательные решения всегда остаются за человеком.
Будущее нейросетей в Яндексе
Яндекс продолжает активно развивать нейросети. Новое семейство Alice AI — это шаг к более мощным и универсальным моделям. Ожидается, что они будут использоваться в ещё большем количестве сервисов, делая взаимодействие с технологиями более естественным.
В Поиске генеративные ответы станут ещё более развёрнутыми и точными. Возможно, появятся новые форматы, такие как интерактивные статьи или персонализированные рекомендации на основе ИИ.
В Браузере нейросети будут улучшать защиту от мошенничества, переводить больше языков и помогать с созданием контента.
Яндекс также инвестирует в научные исследования, публикуя статьи с высокой цитируемостью. Это позволяет не только применять существующие технологии, но и создавать новые, которые затем становятся продуктами.
Будущее нейросетей в Яндексе — это интеграция ИИ во все аспекты жизни: от поиска информации до управления домом через Алису. Главное — сохранять баланс между инновациями и ответственностью.
Вопросы и ответы
Что такое Нейро в Яндексе и как он работает?
Нейро — это сервис, который объединяет возможности Поиска и генеративных нейросетей YandexGPT. Он работает так: вы задаёте вопрос, Нейро самостоятельно формулирует до пяти уточняющих запросов, собирает документы из интернета, анализирует их и выдаёт один развёрнутый ответ со ссылками на источники. Это позволяет получать точные ответы без галлюцинаций, так как модель опирается на реальные данные. В октябре 2024 года Нейро был интегрирован в Поиск, став доступным всем пользователям.
Как нейросети Яндекса понимают сложные запросы?
Нейросети обучаются в несколько этапов. Сначала модель проходит pretrain — читает огромное количество текстов (книги, статьи, энциклопедии) и учится предсказывать следующее слово. В процессе она запоминает не только слова, но и логику, контекст, базовое понимание мира. Затем модель дообучается на специфических задачах, таких как ранжирование или генерация ответов. Благодаря этому Поиск может понимать запросы вроде «сериал, где есть красные бархатные шторы и карлик» и находить «Твин Пикс», даже если в тексте нет точных совпадений.
Какие нейросети использует Яндекс Браузер?
Яндекс Браузер использует несколько нейросетей: YandexART для генерации изображений, модели для пересказа видео и статей, а также нейросети для распознавания QR-кодов и защиты от фишинга. Например, YandexART может создать картинку по описанию, а нейросети пересказа анализируют длинное видео и делают краткое содержание с метками времени. Также браузер использует нейросети для перевода видео в реальном времени и улучшения текста.
Чем Alice AI отличается от YandexGPT?
Alice AI — это новое семейство моделей Яндекса, которое включает Alice AI LLM (текстовая), Alice AI VLM (визуально-языковая) и Alice AI ART (генерация изображений и видео). YandexGPT — это более ранняя модель, основанная на YaLM, которая используется в Алисе и Поиске. Alice AI — более мощная и универсальная, она обучена на миллиардах запросов к сервисам Яндекса и может решать более сложные задачи, включая распознавание изображений и генерацию видео.
Как нейросети Яндекса защищают от фишинга?
Нейросети в Яндекс Браузере анализируют сайты в реальном времени и распознают признаки фишинга: поддельные адреса, подозрительные формы ввода данных, имитацию известных банков и платёжных систем. Если сайт только появился в сети и ещё не внесён в чёрные списки, нейросети могут выявить его по поведенческим и структурным признакам. Браузер предупреждает пользователя о переходе на подозрительный сайт, помогая предотвратить кражу денег или данных.
Какие ограничения есть у нейросетей Яндекса?
Главное ограничение — галлюцинации, когда модель может выдать выдуманные факты. Яндекс старается минимизировать это, используя подходы, основанные на источниках: например, Нейро генерирует ответы, опираясь на документы, и даёт ссылки. Также нейросети могут быть неэффективны на редких языках или в узкоспециализированных темах, где мало данных. Кроме того, ИИ не заменяет человека: он помогает, но окончательные решения всегда остаются за пользователем.