# Открываем претрейн Alice AI Search: как устроена модель быстрых ответов Алисы на Поиске

DevFeed: [Открываем претрейн Alice AI Search: как устроена модель быстрых ответов Алисы на Поиске](<https://devfeed.tech/articles/alice-ai-search-24897.md>)

Original publisher: [Read original article](<https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/1080654/>)

Author: pet67 (Яндекс)

Published: 2026-09-11T06:05:13Z

Content type: article

Language: ru

Sources: [Яндекс - Как мы делаем Яндекс / Статьи](<https://devfeed.tech/sources/source.md>)

Topics: [Artificial Intelligence](<https://devfeed.tech/topics/ai.md>), [AI search](<https://devfeed.tech/topics/ai-search.md>), [Transformers](<https://devfeed.tech/topics/transformers.md>), [Mixture of Experts (MoE)](<https://devfeed.tech/topics/mixture-of-experts-moe.md>), [Large Language Model](<https://devfeed.tech/topics/llm.md>), [hugging face](<https://devfeed.tech/topics/hugging-face.md>)

Tags: [agentic](<https://devfeed.tech/tags/agentic.md>), [ai](<https://devfeed.tech/tags/ai.md>), [ai-search](<https://devfeed.tech/tags/ai-search.md>), [alice-ai](<https://devfeed.tech/tags/alice-ai.md>), [hugging-face](<https://devfeed.tech/tags/hugging-face.md>), [llm](<https://devfeed.tech/tags/llm.md>), [ml](<https://devfeed.tech/tags/ml.md>), [moe](<https://devfeed.tech/tags/moe.md>), [rl](<https://devfeed.tech/tags/rl.md>), [tag-178bc8f01f24](<https://devfeed.tech/tags/tag-178bc8f01f24.md>), [tag-4004cf5948d3](<https://devfeed.tech/tags/tag-4004cf5948d3.md>), [tag-61cd5a476b1d](<https://devfeed.tech/tags/tag-61cd5a476b1d.md>), [tag-d89cae10e887](<https://devfeed.tech/tags/tag-d89cae10e887.md>), [tag-e6d9cc1f0757](<https://devfeed.tech/tags/tag-e6d9cc1f0757.md>), [transformers](<https://devfeed.tech/tags/transformers.md>)

## AI overview

This developer article explains the Alice AI Search pipeline for generating fast answers, including its search and context-processing stages, shorter information contexts, a sparse Mixture-of-Experts architecture combined with an Encoder-Decoder, and online reinforcement learning from user behavior signals. It also announces the open release of the Alice AI-T5-35B-A0.6B Base model, with external inference available through Hugging Face Transformers while optimized production inference remains internal to Yandex.

## Source excerpt

Быстрый ответ Алисы AI -- это самый массовый генеративный продукт Яндекса и первое соприкосновение с Алисой для пользователей Поиска. Даже в час пиковой нагрузки пользователь должен получить лаконичный ответ за считаные секунды. Для этого мы, команда Alice AI Search, адаптируем весь пайплайн быстрых ответов -- от собственного претрейна с кастомной архитектурой до онлайн-rl-обучения на поведенческие сигналы пользователей. В статье разберём, как устроен генеративный ответ в Поиске, и расскажем про основные улучшения июньского релиза: как мы ускорили ответы за счёт коротких инфоконтекстов, зачем совместили Encoder-Decoder с разреженной MoE-архитектурой и как обучение на реальных пользовательских сигналах повлияло на качество и использование продукта. Кроме того, мы выложили в открытый доступ обученную с нуля модель Alice AI-T5-35B-A0.6B Base с тем ограничением, что внешним пользователям доступен инференс через Hugging Face Transformers, а оптимизированный production-инференс пока доступен только внутри Яндекса. Читать далее