Netflix, Öneri Sistemlerinde Geleneksel Yöntemleri Yapay Zeka ile Değiştiriyor
Netflix, yıllardır kullanılan geleneksel öneri motorunu GenRec adını verdiği yeni bir yapay zeka tabanlı sistemle güncellemeyi planlıyor. Şirket, binlerce manuel özellik tanımlamak yerine, kullanıcı geçmişini ve etkileşimlerini metin tabanlı bir diyalog gibi işleyen bir dil modeli geliştirdi. Bu yaklaşım, sistemin karmaşıklığını azaltırken aynı zamanda yeni içerik türlerine uyum sağlama sürecini hızlandırıyor.
GenRec, kullanıcı verilerini yoğun sayısal vektörler yerine düz metin formatına dönüştürüyor. İzleme süreleri, beğeniler veya listeye ekleme gibi etkileşimler, modelin anlayabileceği bir metin dizisine çevriliyor. Sistemin halüsinasyon görmesini veya katalogda olmayan içerikleri önermesini engellemek için ise sadece mevcut içerikleri puanlayan özel bir filtreleme katmanı kullanılıyor. Model, vLLM altyapısı üzerinde çalışarak tüm aday içerikleri tek bir geçişte puanlıyor.
Gerçek kullanıcılar üzerinde yapılan dört haftalık A/B testlerinde, yeni sistemin geleneksel yöntemlere göre istatistiksel olarak daha iyi sonuçlar verdiği gözlemlendi. GenRec, mevcut üretim sistemine kıyasla çevrim dışı testlerde yüzde 1,6 daha yüksek sıralama kalitesi sunarken, eğitim aşamasında ihtiyaç duyulan etiketli veri miktarını yaklaşık 40 kat azalttı.
Netflix mühendisleri, bu çalışmayı özel mimariler inşa etmek yerine genel amaçlı dil modellerine geçişin bir parçası olarak tanımlıyor. Henüz mevcut sistemin tam bir yedeği olmasa da, bu gelişme platformun öneri altyapısının gelecekte nasıl şekilleneceğine dair önemli bir adım olarak görülüyor.
