Гибридный подход к ИИ в поиске Яндекса
Разработчики Яндекса представили новую архитектуру для своего поискового сервиса, основанную на передовых научных исследованиях. В ходе конференции «День Поиска 2026» технический директор «Яндекс Поиска» Екатерина Серажим пояснила, что компания успешно интегрировала технологии «смеси экспертов» (Mixture of Experts, MoE) и «энкодер-декодер» (encoder-decoder). Такое сочетание позволило не только заметно улучшить качество ответов, генерируемых нейросетями, но и сократить затраты на их обработку в три раза.
_large.png "Генерация ответа нейросетью")
Иллюстрация: сгенерировано нейросетью Grok
Оптимизация моделей Alice AI Search
Для обеспечения высокой скорости и лаконичности ответов была создана серия моделей Alice AI Search. Архитектура «энкодер-декодер» разделяет задачи: одна часть модели занимается анализом запроса и поиском по документам, а вторая — непосредственно формированием текста. Добавление принципов MoE позволяет активировать лишь необходимые сегменты нейросети для генерации каждого токена, что радикально ускоряет процесс.
Результаты внедрения
Екатерина Серажим прокомментировала достигнутые показатели:
В поиске модель должна одновременно работать с большим объёмом данных и укладываться в жёсткие ограничения по скорости и стоимости на каждом запросе. Нам удалось модифицировать архитектуру, добавив слои MoE. В совокупности все улучшения, включая создание гибридной архитектуры, позволили нам повысить качество и совокупной снизить стоимость инференса в 3 раза. В результате покрытие ИИ-ответами в поиске (доля запросов, на которые поиск сразу даёт генеративный ответ) выросло за год в 1,5 раза.
_large.png&description=ИИ в поиске Яндекса. Яндекс представил новую гибридную архитектуру ИИ для поиска.){kind=link}