Главная страница Netflix представляет собой высокоперсонализированный и структурированный интерфейс для поиска контента. Традиционно ее генерация включала сложный многоэтапный конвейер. GenPage, новый подход, использует единую генеративную трансформерную модель для авторегрессивного построения всей главной страницы. Эта сквозная модель принимает контекст пользователя в качестве подсказки и одновременно генерирует строки, сущности и макет. Основные цели включают упрощение стека рекомендаций, обеспечение оптимизации всей страницы с помощью обучения с подкреплением, а также повышение масштабируемости и гибкости. Производственные проблемы включали задержку обслуживания в реальном времени, проблему холодного старта сущностей и поддержание актуальности модели. GenPage продемонстрировал значительные улучшения во вовлеченности пользователей и сокращении задержки обслуживания в A/B-тестах. Данные токенизируются на токены контекста, представляющие информацию о пользователе, и токены страницы для структуры главной страницы. Доменно-специфичная токенизация повышает вычислительную эффективность и контроль над продуктом по сравнению с общей текстовой токенизацией. История пользователя, профиль и контекст запроса формируют подсказку, в то время как сущности и строки представлены в виде токенов в сгенерированной странице. Система использует систему вознаграждений, основанную на обратной связи с пользователем, для количественной оценки ценности рекомендаций и управления обучением. GenPage использует стандартную архитектуру трансформера только с декодером и следует рецепту обучения, похожему на LLM, включающему предварительное обучение и последующее обучение. Предварительное обучение использует предсказание следующего токена, чтобы научить модель языку главной страницы, за которым следует последующее обучение с взвешенной бинарной классификацией или обучением с подкреплением. Этот генеративный подход предлагает более интегрированный и прямой путь к оптимизации всего пользовательского опыта на главной странице Netflix.