В пресс-служба НИУ ВШЭ сообщили, что российские ученые разработали подход для дообучения больших языковых моделей, который помогает лучше анализировать русскоязычные научные тексты. После адаптации система искусственного интеллекта (ИИ) стала работать в 2,7 раза быстрее и потреблять на 73% меньше памяти по сравнению с исходной мультиязычной моделью.
Для обучения использовали базу iFORA-QA. Ее вручную подготовили более 150 экспертов Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ. В корпус вошли аналитические материалы и отчеты по науке, технологиям и инновациям.
Разработчики отмечают, что существующие нейросети чаще обучаются на англоязычных данных и хуже понимают особенности русской научной терминологии. Новая система точнее отвечает на профессиональные запросы и лучше распознает связи между сложными понятиями, отметили в пресс-службе.
Также исследователи работают над инструментами, которые должны снизить количество ошибок и улучшить обработку неоднозначной информации.