Обучение нейросетей в "Яндексе": подходы и методы
В "Яндексе" рассказали о процессе обучения искусственного интеллекта, который требует тщательной подготовки данных и привлечения специалистов. Бренд-директор компании подчеркнул важность сотрудничества с экспертами в различных областях.
Для успешного обучения моделей искусственного интеллекта в "Яндексе" важно сочетать отбор и оцифровку данных. Пётр Ермаков, бренд-директор по машинному обучению, отметил, что на первом этапе осуществляется подготовка данных, однако не все из них доступны в цифровом формате. Компания активно сотрудничает с университетами и библиотеками для цифровизации необходимых материалов.
На втором этапе в процесс обучения вовлекаются тренеры, такие как учителя и научные работники. В качестве примера Ермаков привел разработку ИИ-модели для юридической сферы, где для получения точных ответов необходима помощь профессиональных юристов. Они помогают формировать корректные вопросы и проверять ответы модели, что улучшает её обучение.
При тестировании юридических моделей создается специальный набор данных и формулируются вопросы, на которые система должна давать ответы в соответствии с законодательством. Эффективность контроля за ответами зависит от размера моделей и количества специалистов, которые занимаются проверкой.
По материалам: 3dnews.ru
