- Российские ученые разработали подход для улучшения понимания русскоязычной научной терминологии и энергоэффективности больших языковых моделей.
- Адаптированная система ИИ работает в 2,7 раза быстрее и требует на 73% меньше памяти, чем исходная модель.
- Универсальные языковые модели не всегда понимают специфику научной информации на русском языке.
- Ученые дообучили существующие большие языковые модели для более точного анализа научных текстов на русском языке.
- Основой послужил корпус данных iFORA-QA, собранный экспертами ИСИЭЗ из аналитических материалов и отчетов в области науки, технологий и инноваций.
- После адаптации точность ИИ выросла, скорость генерации увеличилась в 2,7 раза, а использование памяти сократилось на 73%.
- Исследователи планируют добавить инструменты для снижения риска галлюцинаций и работы с неполной или неоднозначной информацией в систему.
- Создается целостная система интеллектуальных агентов, адаптированная под реалии российской науки, для автоматизации научной аналитики.
Разработка российских ученых ускорит внедрение нейросетей в сферу науки и инноваций
15 мая 2026
Краткий пересказ
от нейросети YandexGPT
Источник:
tass.ru
Обложка: Изображение с сайта magnific.com