• 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.