Команда Яндекса внедрила в фирменный поиск гибридную архитектуру искусственного интеллекта, разработанную на основе научных исследований. Технический директор «Яндекс Поиска» Екатерина Серажим рассказала на конференции «День Поиска 2026», что компания объединила подходы «смеси экспертов» (Mixture of Experts, MoE) и «энкодер-декодер» (encoder-decoder). Это позволило повысить качество генеративных ответов и снизить стоимость их обработки в три раза.
По словам Серажим, генеративные ответы — важная функция поиска, они должны быть быстрыми и лаконичными. Для этого Яндекс создал семейство моделей Alice AI Search, оптимизированных под задачи поиска. В них используется архитектура «энкодер-декодер», где одна часть модели анализирует запрос и документы, а другая формирует ответ. Чтобы ускорить работу без потери качества, компания применила подход MoE, который задействует только часть модели для генерации каждого следующего токена.
Екатерина Серажим подвела итог:
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 совокупно 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.