Image default
Нейросети

Сбер представил экспериментальную языковую модель и метод ее обучения

Разработка находится в открытом доступе.Редактор Hi-Tech Mail

Сбер представил в открытом доступе экспериментальную диффузионную языковую модель GFusion, созданную на базе GigaChat, а также набор инструментов для ее обучения. Разработка ориентирована на исследователей и разработчиков, работающих с генеративным искусственным интеллектом, и стала первым российским опенсорс-проектом такого масштаба в области диффузионных языковых моделей.

В отличие от классических больших языковых моделей (LLM), которые генерируют текст последовательно — слово за словом, — GFusion использует диффузионный подход. Модель сначала формирует черновой вариант ответа, а затем постепенно уточняет его, аналогично тому, как современные нейросети создают изображения и видео. Благодаря параллельной генерации текст создается быстрее: по данным Сбера, производительность GFusion до 45% выше по сравнению с GigaChat 3, на базе которого модель обучалась.

Такой подход дает сразу несколько преимуществ. Диффузионные модели способны генерировать сразу группы токенов, самостоятельно определять порядок формирования различных частей текста и эффективнее использовать обучающие данные, многократно извлекая из них полезную информацию.

Читать далее:
Российские ученые научили ИИ считать листву из космоса

Автором проекта стал инженер машинного обучения Сбера Даниил Тихонов. Работу над моделью он начал во время стажировки в команде фундаментальных моделей банка, будучи студентом четвертого курса факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ. Проект лег в основу его дипломной работы, после чего Тихонов присоединился к команде Сбера уже в качестве штатного специалиста.

Одновременно с релизом GFusion компания опубликовала инструменты, позволяющие ускорить обучение диффузионных моделей и снизить требования к вычислительным ресурсам. Кроме того, разработчики расширили возможности SGLang — одного из наиболее популярных в мире инструментов с открытым исходным кодом для запуска языковых моделей. В него была добавлена поддержка GFusion и нового алгоритма генерации, который способен повысить качество работы диффузионных моделей.

По словам Даниила Тихонова, направление диффузионных языковых моделей пока остается во многом исследовательским и не имеет устоявшихся архитектурных стандартов, что открывает широкие возможности для создания новых решений. Он выразил надежду, что публикация GFusion поможет другим командам быстрее развивать эту технологию.

Похожие записи

Зачем нужна соцсеть для ИИ-ботов Moltbook. Ответы на главные вопросы

admin

Нанозрение ИИ: как алгоритмы помогают исследовать материалы на атомном уровне

admin

Anthropic ограничила доступ к новой нейросети из-за ее опасности

admin