#языковые модели

В ЮФУ придумали новый остроумный способ тестировать ИИ на способность работать в реальных ситуациях использования русского языка. Исследователи искусственного интеллекта из МИИ ИМ ЮФУ предлагают использовать интеллектуальные языковые игры, как пример — заставлять ИИ отвечать на вопросы из архива телевикторины «Что? Где? Когда?» и «Своей игры». Инициативу прокомментировал опытный игрок.

Теперь можно быстро тестировать нейросети и внедрять решения на основе их сжатых версий, экономя время и деньги. К примеру, «Яндекс» уже применяет метод HIGGS для ускоренного прототипирования.

IT-специалисты создали модель искусственного интеллекта, которая переводит текст с одного языка на другой в четырех разных режимах и делает это точнее предшественников. Разработка будет доступна для некоммерческого использования.

Команда исследователей с участием Александра Ширнина из НИУ ВШЭ создала две модели для обнаружения в научных текстах частей, сгенерированных искусственным интеллектом. В системе AIpom соединены два типа моделей — декодер и энкодер, что позволяет ей эффективнее находить сгенерированные вставки. Система Papilusion подходит для распознания исправлений с помощью синонимов и кратких пересказов, сгенерированных нейросетью, в работе она использует  модели одного типа — энкодеры. В перспективе подобные модели помогут в проверке оригинальности и достоверности научных публикаций.

В последние годы искусственный интеллект в целом и большие языковые модели (Large Language Models, LLM) в частности стали неотъемлемой частью многих технологических процессов. Прорывы в области обработки информации открыли новые возможности и для авиационной отрасли. Авиакомпании и аэропорты по всему миру начали активно интегрировать LLM в сферу обслуживания пассажиров. Например, генеративные нейросети и чат-боты на базе GPT-технологий уже задействуют в работе индийские Air India и американские United Airlines. Применение больших языковых моделей в авиационной сфере имеет множество плюсов, однако при этом сопряжено и с определенными рисками. О том, почему такие инновации одновременно опасны и перспективны, рассказал научный сотрудник института «Компьютерные науки и прикладная математика» МАИ, директор департамента цифровой трансформации в компании BetBoom Юрий Чайников.

Искусственный интеллект никогда не сравнится с естественной глупостью. Люди, обладающие такими технологиями, уничтожат себя с куда большей вероятностью, чем эти самые технологии. Когда появится ИИ уровня человека, какие профессии он заменит, нужно ли его бояться и кто лучше справится с задачей нарисовать лошадь, скачущую на астронавте, — языковая модель или любой из нас? Об этом Naked Science поговорил с Сергеем Марковым — управляющим директором и начальником управления экспериментальных систем машинного обучения департамента общих сервисов «Салют» «Сбера», одним из ведущих российских экспертов в области нейросетей, разработчиков сервисов Kandinsky и GigaChat и автором двухтомника «Охота на электроовец. Большая книга искусственного интеллекта».