13 апреля, 2024 
adminGWP 
Рoссийскиe спeциaлисты сoздaли тexнoлoгию, блaгoдaря кoтoрoй ИИ смoжeт сaмoстoятeльнo гoтoвить тeкстoвыe дaнныe интересах oбучeния нeйрoнныx сeтeй. Учeныe испoльзoвaли ради этoгo ChatGPT. Предварительно последнего времени готовить эту работу был в состоянии только куверта — монотонный и египетская работа процесс занимал раньше нескольких месяцев. В (настоящий компьютер сможет осуществлять эти операции в три раза быстрее. За мнению экспертов, в автоматизации разметки ни слуху ничего удивительного, яко как нейросети сделано давно выполняют и паче сложные логические задачи. Рядом этом маза того, почему новая точка свободы искусственного интеллекта может явиться причиной к выходу его с-под контроля, невелика.
Болтание с самим из себя
Специалисты лаборатории нейронных систем и глубокого обучения, входящей в разряд исследовательского центра прикладных систем искусственного интеллекта МФТИ, разработали методику, которая позволяет нейросетям нетривиально готовить текстовые эмпирика для обучения искусственного интеллекта. В эту пору это автоматом смогут копат большие языковые модели, самая знаменитая изо которых — ChatGPT. Обязательную предварительную работу называют разметкой, поперед последнего времени ее могли учинять только слуги — аннотаторы либо злонамеренно подобранные краудсорсеры (сотрудники изо внешней команды, которые улучшает работу ИИ).
Они тщательно разбирают большое добыча примеров, с которых револьвер выделяет закономерности. Данные должна находиться (в присуствии) правильно подготовлена, воеже ИИ был в состоянии сделать верные выводы. Да это трудоемкая тест, требующая выполнения множества монотонных операций. В итоге для нее может выбыв до нескольких месяцев. Вследствие использованию ИИ текущий процесс короче проходить в три раза быстрее и в двум раза подешевле, чем до этих пор. Правда, на (все) сто процентов стать независимыми ото людей машинам сей поры не удастся — им понадобится подспорье с построением иерархии.
Фотка: Global Look Press/Hannes P Albert
— С через большой языковой модели позволительно добиться высокого качества обработки информации. Что ни говори для сего потребовалось развернуть многоступенчатую иерархическую схему для того разметки. В таком случае в процессе обучения эксперты требуются только-тол для этой работы, — сказала исследчик и аналитик лаборатории Марея Молчанова.
Рядом разработке автоматизированной системы специалисты с через ChatGPT попробовали воспроизвести человеческую разметку лингвистических данных в (видах обучения моделей. Исполнение) составления системы привлекли опытных экспертов — лингвистов, которые разработали схемы аннотаций. В результате сии инструкции улучшили ипостась обработки сообщений.
Опубликовано в рубрике