Spotify Wrapped: как подготовили 1,4 миллиарда персональных историй
Wrapped должен одновременно показать миллионам людей истории об их прослушиваниях. Факты рассчитывают заранее, тексты генерируют и проверяют до запуска.
Статья · на английском
Inside the Archive: The Tech Behind Your 2025 Wrapped HighlightsYoshnee Raveendran · Опубликовано: 12 марта 2026 г.
Сначала выбрать день, затем написать историю
Алгоритмы находят необычные дни: максимум прослушиваний, новых исполнителей или отклонение от привычных вкусов. LLM получает логи, готовые числа и предыдущие истории пользователя, чтобы избегать повторений.
Исходная схема подготовки, генерации, хранения и проверки Wrapped Archive.
Источник: SpotifyБольшая модель учит меньшую
Дорогая модель подготовила примеры. Отобранные ответы использовали для дообучения меньшей модели; человеческие предпочтения — для DPO, обучения выбирать более удачный ответ. Авторы сообщают сопоставимость предпочтений с исходной моделью, не раскрывая точный процент.
Оригинал: Shrinking the model, amplifying the storyЗапись без потерянных обновлений
Отчёты разных дней записываются в отдельные ячейки строки пользователя. Сначала сохраняется текст, потом отметка готовности. Такой порядок предотвращает появление ссылки на ещё не записанный отчёт.
Оригинал: Designing for parallelism and persistenceПроверка нашла ошибку вне LLM
LLM-судьи проверили выборку примерно из 165 тысяч отчётов по фактам, безопасности, тону и формату. Ошибка часовых поясов подставляла неверный день; модель правдоподобно описывала ошибочные данные. Команда исправила расчёт и пересоздала затронутые отчёты. Перед запуском мощности и кэши прогрели заранее.
Оригинал: How we Pressure-Tested the System