В статье Кирилл Хрыльченко, руководитель команды R&D для рекомендательных технологий в Яндексе, рассказывает о новом подходе к масштабированию рекомендательных трансформеров — ARGUS. Автор объясняет проблемы существующих методов и описывает, как ARGUS позволяет улучшить качество рекомендаций за счёт более глубокого анализа пользовательских данных и взаимодействия с ними. В статье рассматриваются основные принципы работы рекомендательных систем, проблемы масштабирования моделей, а также подробно описываются задачи обучения Next Item Prediction и Feedback Prediction, которые используются в ARGUS.