Авито обучил собственную большую языковую модель (LLM) анализировать отзывы, оставленные о мастерах, и составлять на их основе короткую справку.
Пользователи тестовой группы увидят блок «Нейросеть собрала главное». Алгоритм анализирует мнения пользователей, находит совпадения и на их основе создает обобщенный отзыв, состоящий из двух блоков «Преимущества» и «Недостатки». Если об исполнителе есть информация только по одному, второй показываться не будет. Покупатели увидят информацию о тех качествах исполнителей услуг, которые интересуют большинство из них в первую очередь: скорость, аккуратность, отзывчивость качество работы. Пользователи могут самостоятельно проверить информацию, изучив отзывы ниже. Кроме того, на этапе теста можно будет дать оценку отзыву, написанному алгоритмом. Это позволит совершенствовать систему, сделать ее более точной и информативной.
Основой для алгоритма стала большая языковая модель, обученная разработчиками Авито. Генеративные модели уже используются на платформе, в том числе, для помощи пользователям в создании описаний товаров в категории «Обувь, одежда, аксессуары». Чтобы обучить алгоритм находить и выделять ключевые смыслы в опубликованных отзывах, была задействована команда AI-редакторов, которые сделали разметку на основании более 20 тысяч примеров. Дообучение алгоритма и непосредственная работа осуществляется на собственных вычислительных мощностях Авито.
В тестовом режиме новая функция заработала в нескольких категориях Авито Услуг. На первом этапе около 50% пользователей увидят подсказки от искусственного интеллекта. В будущем планируется масштабировать функцию и на другие вертикали Авито.
Наталья Юматова, директор по доверию и безопасности Авито:
«Наши исследования показывают, что в 95% случаев пользователи читают отзывы о продавце или исполнителе перед совершением покупок или заказом услуг в интернете. Они помогают ориентироваться в разнообразии выбора и принимать более качественные и взвешенные решения. Новый сервис позволит сэкономить время на изучение профиля за счет использования машинного обучения. Мы будем внимательно следить за обратной связью от пользователей, чтобы постоянно совершенствовать нашу модель».