Сбер: каждый желающий сможет принять участие в обучении нейросетевых моделей
GigaChat Max кратко объясняет суть статьи
В 2025 году Сбербанк запустит проект «Народный датасет» для обучения моделей искусственного интеллекта GigaChat и Kandinsky, в котором смогут участвовать все желающие. Это позволит улучшить понимание российским ИИ-решениями культурного кода страны, особенностей регионов, городов и малых народов. Андрей Белевцев, руководитель блока «Технологическое развитие» Сбера, отметил важность учета традиционных особенностей, истории и культуры России при разработке отечественных технологий. Ранее банк предоставил открытый доступ к своим ИИ-моделям и базе научных публикаций по искусственному интеллекту, собранной за последние 10 лет.
Сбер в 2025 году начнёт собирать «Народный датасет» для обучения ИИ-моделей, пишет ПРАЙМ.
По словам старшего вице-президента, руководителя блока «Технологическое развитие» Сбербанка Андрея Белевцева, в «Народном датасете» для обучения GigaChat и Kandinsky смогут принять участие все желающие:
Такой подход позволит искусственному интеллекту ещё лучше понять российский культурный код
Белевцев подчеркнул, что сейчас в моделях Сбера есть полная информация о небольших регионах, о городской специфике, а также о малых народах России для наибольшего понимания ИИ-моделями настоящей человеческой речи:
«Такой национальный штурм, национальный краудсорсинг информации для нашей модели», — добавил старший вице-президент журналистам в рамках AI Journey-2024.
Также Белевцев дал совет разработчикам подобных технологий, чтобы отечественные разработки учитывали российские традиционные особенности, историю и культуру:
«Совместно с инженерами и учёными Сбера каждый житель России сможет внести свой вклад в обучение и развитие российской науки».
Напомним, ранее стало известно, что Альянс в сфере искусственного интеллекта в рамках научного дня конференции AI Journey открыл для пользователей базу научных публикаций по ИИ.
Андрей Белевцев рассказал, что эта база поможет «получить максимально полную картину по научным публикациям за последние 10 лет» и использовать итоговую аналитику по ним для развития российской науки.
Читать первым в Telegram-канале «Код Дурова»
