Российские нейросети YaLM и Kandinsky составили достойную конкуренцию ChatGPT и Midjourney
Российские нейросети становятся все более конкурентоспособными на мировой арене благодаря обучению на отечественных суперкомпьютерах и AI-тренерах. Среди ярких примеров последних разработок можно выделить YaLM от "Яндекса" и Kandinsky от "Сбера". Kandinsky - это генеративная нейросеть, создающая изображения по текстовым описаниям, а YaLM - целое семейство языковых моделей, используемых в различных продуктах "Яндекса".
YaLM обучается по тому же принципу, что и другие языковые модели — базовая модель обрабатывает огромный массив текстов и учится восстанавливать пропущенные слова. Это самый долгий этап обучения, но после этого базовую модель можно дообучить на другие специфические задачи. В 2022 году в открытом доступе появилась модель YaLM 100B на 100 млрд, которая умеет генерировать тексты на русском и английском языках.
«Яндекс» использует все свои суперкомпьютеры для создания нового поколения нейросетей семейства YaLM. Это самые мощные суперкомпьютеры в России и Восточной Европе, а команда разработчиков и экспертов в области машинного обучения постоянно расширяется.
Существует множество российских нейросетей, на которые стоит обратить внимание. Например, «Шедеврум» от «Яндекса» — приложение для генерации изображений, которое попало в топ-чарт российского App Store. Также стоит упомянуть ruDALL-E и первую версию Kandinsky от «Сбера», которые также использовались для генерации изображений по текстовому описанию.
Кроме того, в России активно развивается искусственный интеллект в области медицины. Например, «Нейросеть для диагностики» от компании «Медсити» позволяет автоматически анализировать медицинские изображения и выявлять заболевания. Также стоит отметить разработки компаний «Инфотекс-Софт» и «Нейросетевые технологии», которые работают над созданием системы дистанционного мониторинга состояния пациентов.
Кроме того, российские нейросети находят применение в различных отраслях, таких как финансы, производство, транспорт и др. Например, компания «Газпром нефть» использует нейросети для оптимизации процессов бурения скважин, а «Росатом» — для управления ядерными реакторами.
Таким образом, российские разработки в области искусственного интеллекта и нейросетей становятся все более конкурентоспособными на мировой арене и находят применение в различных отраслях экономики.
СПРАВКА
Нейросеть — это компьютерная система, которая имитирует работу человеческого мозга и способна обучаться на основе большого количества данных. Она состоит из множества связанных между собой элементов, называемых нейронами, которые обрабатывают информацию и передают ее дальше по сети.
Нейросети используются для решения различных задач, таких как распознавание образов, классификация данных, прогнозирование результатов и т.д. Они находят широкое применение в различных отраслях, таких как медицина, финансы, производство, транспорт и др.
Одним из основных преимуществ нейросетей является их способность обучаться на основе большого количества данных и самостоятельно улучшать свою работу. Они также могут работать с неструктурированными данными, что делает их более универсальными по сравнению с другими методами анализа данных.
Однако, нейросети требуют больших вычислительных ресурсов и экспертизы для их разработки и обучения. Кроме того, существует проблема интерпретируемости результатов, то есть сложно понять, как именно нейросеть принимает решения.
Тем не менее, нейросети являются одним из наиболее перспективных направлений в области искусственного интеллекта и продолжают развиваться и находить новые области применения.
