![]() |
![]() |
![]() |
![]() |
Российские ученые создали новый метод для понимания решений ИИ |
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2025-04-15 11:40 ![]() Ученые лаборатории исследований ИИ T-Bank AI Research создали метод SAE Match, который позволяет понять, почему модель приняла то или иное решение в процессе вычисления. В перспективе можно будет влиять на ответы ИИ, повышая их точность и качество. Отмечается, что данное исследование особенно важно для качественной работы ИИ в критически важных сферах, например, в медицине, финансовой отрасли и безопасности. «Наши исследования в области интерпретируемости ИИ направлены на то, чтобы сбои можно было заметить и быстро исправить их без дорогостоящего переобучения модели», – рассказал руководитель научной группы LLM Foundations T-Bank AI Research Никита Балаганский. Он также добавил, что это научное открытие станет первым шагом к созданию более эффективного ИИ. В лаборатории также сообщили, что результаты исследования будут представлены на Международной конференции по обучению представлений (ICRL) – одном из ведущих мероприятий в сфере машинного обучения и искусственного интеллекта. Конференция состоится в Сингапуре 24-28 апреля. По данным ученых, новый метод обеспечивает прозрачность работы нейросети, позволяя отслеживать, как меняются концепции от слоя к слою в процессе вычислений. В отличие от традиционных подходов, требующих дорогостоящего обучения модели, разработка, в частности, позволяет напрямую контролировать процесс генерации текста. Отмечается, что ключевое преимущество SAE Match в том, что для работы не нужны дополнительные данные и вычислительные ресурсы. Это делает технологию особенно ценной для небольших исследовательских групп, не обладающих возможностями для масштабной обработки данных, уверены разработчики. Ранее в лаборатории T-Bank AI Research разработали метод распознавания неизвестных объектов на фото с помощью ИИ. Отмечается, что благодаря методу риск ошибки при обработке и анализе изображений снизился более чем на 20%, что уменьшило необходимость перепроверки и исправления неверных решений человеком. Источник: vk.com Комментарии: |
|