В Казахстане представлена большая языковая модель KAZ-LLM. Почему это важно?

МЕНЮ


Главная страница
Поиск
Регистрация на сайте
Помощь проекту
Архив новостей

ТЕМЫ


Новости ИИРазработка ИИВнедрение ИИРабота разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика

Авторизация



RSS


RSS новости


В области искусственного интеллекта, особенно в сфере больших языковых моделей (LLM), произошел значительный прогресс. Модели типа GPT-4, LLaMA и Gemini демонстрируют впечатляющие возможности, но они в основном работают с языками: английский, китайский, японский и русский. Это создает языковой разрыв, влияет на качество ИИ и усиливает цифровое неравенство.

11 декабря в Астане Президенту Токаеву представили национальную языковую модель KAZ-LLM. Модель разработана Институтом умных систем и ИИ (ISSAI NU) в партнерстве с Beeline Казахстан, QazCode и Astana Hub. Проект курирует Министерство цифрового развития. Модель поможет закрыть языковой разрыв в ИИ для Казахстана.

Как разрабатывалась модель KAZ-LLM?

KAZ-LLM от ISSAI основана на 150 миллиардах токенах, тщательно собранных из общедоступных источников на четырех языках — казахском, русском, английском и турецком. Это позволяет модели демонстрировать высокую точность и универсальность. Токенами называют минимальные единицы текста, такие как слова, их части или даже отдельные символы, которые ИИ использует для анализа и понимания информации.

Для оценки ее производительности использовались комплексные бенчмарки с вопросно-ответными парами, охватывающие разнообразные области знаний. Пакет бенчмарков включал в себя следующие тесты:

ARC (AI2 Reasoning Challenge) — проверка научного мышления через вопросы с множественным выбором.

GSM8K — оценка способности решать задачи по математике для начальной школы.

HellaSwag — тестирование логики продолжения предложений.

MMLU (Massive Multitask Language Understanding) — проверка знаний по 57 различным предметам.

Winogrande — оценка здравого смысла в двусмысленных предложениях.

DROP — тестирование навыков понимания прочитанного и логического мышления.

Ключевыми партнерами в создании модели стали Beeline Казахстан и его ИТ-компания QazCode, объединив усилия и опыт в создании языковых моделей, таких как Kaz-RoBERTA, а также в разработке ИИ-решений для малых языковых групп в сотрудничестве с зарубежными партнерами. На серверах с высокими вычислительными мощностями обучили две версии модели — с 8 миллиардами и 70 миллиардами параметров, к процессу присоединились дата-сайентисты QazCode.

— Наша команда активно участвовала в разработке и обучении модели KAZ-LLM. При создании LLM разработчики и партнеры использовали современные технологии машинного обучения, такие как PyTorch и Torchtune, а также учитывали опыт предыдущих проектов по адаптации open source архитектур LLM для казахского языка. В ходе обучения, которое продолжалось 50 дней непрерывных вычислений, модель улучшила способность понимать контекст и обеспечивать высокое качество взаимодействия с пользователями. Тестирование показало, что модель успешно решает технические задачи, учитывая культурные и языковые особенности казахского языка, — поделился СЕО QazCode Алексей Шаравар.

Ожидается, что ISSAI Kaz-LLM откроет новые возможности для создания стартапов и инновационных проектов на базе ИИ. В дальнейшем планируется разработка моделей следующего поколения, которые будут интегрировать языковые и визуальные данные, что позволит значительно расширить возможности ИИ.

— Модели, выпущены по лицензии CC-BY-NC, которые доступны для некоммерческого использования на сайте Hugging Face, способствуя глобальному академическому и исследовательскому сотрудничеству. Таким образом разработчики смогут скачать и запустить нашу модель как на сложных серверах так и на ноутбуках, — рассказал директор ISSAI профессор NU Хусейн Атакан Варол.

https://digitalbusiness.kz/2024-12-17/v-kazahstane-predstavlena-bolshaya-yazikovaya-model-kaz-llm-pochemu-eto-vazhno/


Источник: digitalbusiness.kz

Комментарии: