Ученые из лаборатории исследований искусственного интеллекта T-Bank AI Research разработали алгоритм, который, по их данным, на 50% увеличивает точность онлайн-рекомендаций на основе ИИ. Отмечается, что разработка, опубликованная в открытом доступе, позволит российским и международным компаниям предоставлять более персонализированные рекомендации товаров, услуг, фильмов и другого контента для пользователей.

Как рассказал исследователь рекомендательных систем в Центре искусственного интеллекта Т-Банка Александр Милоградский, за основу был взят и улучшен популярный алгоритм для предсказания предпочтений пользователей BBPR (Bayesian Personalized Ranking), который считается одним из мировых стандартов в рекомендательных системах на данный момент. Чтобы увеличить точность рекомендаций, эксперты провели более 15 000 экспериментов на внутренних данных Т-Банка, уточнил он.

«Это подчеркивает распространенную проблему в области рекомендательных систем: зачастую старые модели могут показывать лучшие результаты, чем новые, если уделить достаточно внимания их правильной реализации», – добавил Милорадский. Ученые уже представили новый алгоритм на международной конференции по рекомендательным система ACM RecSys в итальянском городе Бари.

17 октября Центр искусственного интеллекта Т-Банка открыл доступ к бесплатной библиотеке инструментов Turbo Alignment для обучения больших языковых моделей (LLM) под задачи бизнеса. Все желающие смогут использовать готовые технологии для разработки приложений на базе искусственного интеллекта, экономя время и средства.