Консалтинговая группа "Текарт" - центр компетенции "Робототехника".

Подробнее...
Основное меню
Категории новостей
Логотип

Яндекс представил новую технология YATI и прокаченную Яндекс.Станцию

Новинки были представлены в рамках YaC 2020. Обычно Yet Another Conference — это выступления со сцены и живое общение в кулуарах, но в этом году формат изменился. Вместо традиционной конференции компания подготовила фильм.

Яндекс.Станция Макс

Новую Яндекс.Станцию от других колонок с Алисой её отличают максимально качественные звук и видео, поэтому её назвали Станцией Макс.

Новое устройство выглядит так же, как первая Станция, но внутри она устроена иначе. Станция Макс располагает пятью динамиками суммарной мощностью 65 ватт, которые обеспечивают объёмный трёхполосный звук. Можно устроить домашнюю вечеринку или организовать киносеанс: новая колонка умеет воспроизводить фильмы в разрешении 4K и поддерживает технологию Dolby Audio.

Ещё у Станции Макс есть LED-экран, на который выводится полезная информация. Если колонка молчит, на экране будут часы, если играет музыку — эквалайзер, а если спросить про погоду — прогноз. Алиса использует экран, чтобы добавить своим словам эмоций: она может вам подмигнуть или, скажем, показать сердечко.

Станция Макс будет стоить 16 990 рублей и появится в продаже 1 декабря. Предзаказ можно оформить начиная с сегодняшнего дня.

Технология YATI

YATI — это передовая технология анализа текстов, на которую недавно перешёл Поиск Яндекса. В ней задействованы нейронные сети нового поколения — трансформеры. Это общее название популярной нейросетевой архитектуры, которая лежит в основе современных подходов к анализу текста. Компания разработала собственную реализацию трансформеров, поэтому YATI расшифровывается как Yet Another Transformer with Improvements — «Ещё один трансформер с улучшениями».

Что такое трансформеры? Трансформеры представляют собой сверхбольшие и сверхсложные нейронные сети. Они превосходно справляются с самыми разными задачами в сфере обработки естественного языка, от машинного перевода до генерации текстов, но требуют много вычислительных ресурсов. Сравните сами: нейросеть, которая использовалась в Поиске раньше, обучалась на одном графическом ускорителе, и процесс обучения занимал час. Если взять тот же ускоритель и начать обучать на нём большую нейросеть-трансформер, на это уйдёт десять лет. Поэтому внедрение трансформеров в Поиск — ещё и сложная инженерная задача. Чтобы развернуть YATI, Яндексу потребовалось объединить много ускорителей в кластеры, связать их в сеть и разработать для получившихся серверов мощную систему охлаждения.

В Поиске YATI сопоставляет смысл запросов и веб-документов. Эту же задачу решали и предыдущие нейросетевые модели «Палех» и «Королёв», но YATI показывает гораздо лучшие результаты за счёт преимуществ, которые есть у трансформеров. Они умеют работать не только с короткими, такими как запросы или заголовки статей, но и с длинными текстами. У них есть «механизм внимания», который позволяет выделять в тексте самые значимые фрагменты. Наконец, трансформеры обращают внимание на порядок слов и учитывают контекст — то, как слова влияют друг на друга. Во многих случаях порядок слов определяет смысл всей фразы — например, если вы ищете билеты на [поезд из Тбилиси в Батуми].

YATI обеспечивает столь значимый прирост в качестве, что Яндекс считаем внедрение этой технологии самым важным событием в Поиске за последние десять лет. Подробно узнать, как устроена YATI, можно в блоге на «Хабре».

Источник

Теги: Яндекс

Комментарии

(0) Добавить комментарий

Ищите команду разработчиков? Не можете найти робота для своих нужд? Пишите нам!

Для обратной связи укажите ваш E-mail, он будет доступен только администратору. Так вы сможете оперативно узнать, когда ответ на ваш вопрос будет опубликован



Новые комментарии

Перспективы производства промышленных роботов в России
Мария
28.08.2024
08:13:38
Здраствуйте - можно ли узнать по поводу ультразвуковых датчиков мне для протезирования руки
Бесплатная мастерская для школьников и студентов
Гость
01.08.2024
06:19:40
Хорошая инициатива!