В МФТИ создали способный к самообучению на текстах ИИ
Научный прогресс не стоит на месте, особенно в области искусственного интеллекта. Ученые Московского физико-технического института (МФТИ) совершили значительный шаг вперед, создав технологию, которая позволяет нейросетям автоматически подготавливать текстовые данные для обучения ИИ. Теперь эту критически важную и трудоемкую операцию, известную как разметка, могут выполнять большие языковые модели, такие как ChatGPT, минуя необходимость в человеческом вмешательстве.
Как сообщает Известия, разметка данных — это процесс подготовки примеров, на основе которых машина учится выявлять закономерности. Ранее эту монотонную работу, требующую нескольких месяцев упорного труда, могли выполнить только люди — аннотаторы или краудсорсеры. Однако новая разработка МФТИ обещает сократить время и стоимость этого процесса в три раза быстрее и в два раза дешевле соответственно.
Несмотря на прорыв, полностью отказаться от участия человека в процессе обучения ИИ пока что невозможно. Как отмечает исследователь и аналитик лаборатории нейронных систем и глубокого обучения МФТИ Мария Молчанова, для достижения высокого качества обработки информации была создана многоступенчатая иерархическая схема разметки, в рамках которой все еще требуются для построения иерархии. Этот шаг является значительным достижением в области развития искусственного интеллекта, предлагая новый подход к подготовке данных для обучения машин.
С помощью ChatGPT ученые смогли успешно симулировать человеческую разметку лингвистических данных, что открывает широкие возможности для применения данной методологии в разметке текстов на большом масштабе. Разработка МФТИ ставит перед научным сообществом новые вызовы и одновременно предлагает инновационные решения для ускорения процесса обучения искусственного интеллекта, делая его более доступным и эффективным.
Это открытие не только снижает порог входа для разработчиков ИИ-проектов, но и способствует более широкому внедрению искусственного интеллекта в различные области науки и практики, открывая новые горизонты для будущих исследований и разработок.
