Как Яндекс решает задачу ранжирования с помощью больших нейросетей – Александр Готманов, Яндекс

Слайды: Поговорим о том, почему ранжирование Яндекса всё больше определяется нейросетями: как они учатся предсказывать экспертные оценки, почему хорошие оценки стоят дорого и их мало. Углубимся в историю: посмотрим на нейросети в ретроспективе и сравним их по качеству, уделив особое внимание разным вариантам трансформеров. Расскажу (с погружением в технологии), как мы создавали свой трансформер для ранжирования, который кардинально изменил работу алгоритма, и немного о будущем: сверхбольших моделях, генеративных моделях и др. О спикере: Александр Готманов окончил ВМК МГУ в 2005 году. После университета — разработчик-исследователь в московском отделении Intel. С 2014-го занимается качеством поиска в Яндексе. Руководитель группы нейросетевых технологий.