Как Яндекс повысил качество кратких описаний в Картах с помощью ИИ
#ИИкейснедели
Недавно «Яндекс» внедрил инновационное обновление в свой сервис «Карты», которое нацелено на улучшение точности текстовых описаний достопримечательностей и заведений.
Ранее для генерации описаний использовались пять различных моделей, но теперь их заменила одна, работающая на базе YandexGPT. Это позволило снизить вычислительные затраты и повысить эффективность.
Как это работает?
Новая нейросеть создает описания на основе данных от владельцев организаций и отзывов пользователей. Однако, как и любая ИИ-система, она может «галлюцинировать» — добавлять несуществующие детали. Чтобы справиться с этой проблемой, нейросеть научили проверять свои собственные ответы на достоверность. Она сравнивает генерируемые тексты с оригинальными отзывами и удаляет «выдуманное».
В качестве дополнительного шага в обучение включили примеры лучших генераций предыдущих моделей. Это помогло снизить использование общих фраз вроде «вкусная еда» и «приятная атмосфера».
Результаты
Благодаря новому подходу удалось повысить точность и правдивость кратких описаний на 90%, а количество неточностей сократилось в 6 раз. Это значительное улучшение качества контента делает информацию в «Картах» еще более полезной для пользователей.
❤️ — пользуетесь подсказками в Яндекс Картах
🔥 — просто классный кейс
@FOKINA_AI – больше ИИ-кейсов и инструментов
#ИИкейснедели
Недавно «Яндекс» внедрил инновационное обновление в свой сервис «Карты», которое нацелено на улучшение точности текстовых описаний достопримечательностей и заведений.
Ранее для генерации описаний использовались пять различных моделей, но теперь их заменила одна, работающая на базе YandexGPT. Это позволило снизить вычислительные затраты и повысить эффективность.
Как это работает?
Новая нейросеть создает описания на основе данных от владельцев организаций и отзывов пользователей. Однако, как и любая ИИ-система, она может «галлюцинировать» — добавлять несуществующие детали. Чтобы справиться с этой проблемой, нейросеть научили проверять свои собственные ответы на достоверность. Она сравнивает генерируемые тексты с оригинальными отзывами и удаляет «выдуманное».
В качестве дополнительного шага в обучение включили примеры лучших генераций предыдущих моделей. Это помогло снизить использование общих фраз вроде «вкусная еда» и «приятная атмосфера».
Результаты
Благодаря новому подходу удалось повысить точность и правдивость кратких описаний на 90%, а количество неточностей сократилось в 6 раз. Это значительное улучшение качества контента делает информацию в «Картах» еще более полезной для пользователей.
❤️ — пользуетесь подсказками в Яндекс Картах
🔥 — просто классный кейс
@FOKINA_AI – больше ИИ-кейсов и инструментов