YandexGPT что такое галлюцинирующая нейросеть

Галлюцинирующая нейросеть - это нейронная сеть, способная создавать изображения, которых на самом деле не существует. Применяя этот термин к текстам, как к смыслам, это придумывание текстов, с информацией, которой нет, что может быть интерпретировано как фейк.

Собственно, все происходило, как и у всех, на первом этапе обучения нейронной сети YandexGPT использовалось огромное количество общедоступных текстовых материалов. Это были книги, веб-сайты и статьи, которые были тщательно отобраны с помощью поисковой технологии Яндекса. Такой подход позволил нейронной сети получить общие знания и широкий спектр информации, необходимой для ее дальнейшего развития.

Второй этап обучения проходил на суперкомпьютерах Яндекса, которые являются самыми мощными в России и Восточной Европе. Это позволило нейросети обработать огромные объемы данных и улучшить ее способность создавать тексты, предлагать идеи и разрабатывать планы. Важно отметить, что обучение проводилось с использованием методов глубокого обучения, которые позволяют нейронной сети анализировать и обрабатывать информацию на более высоком уровне.

В результате обучения нейронной сети YandexGPT виртуальный помощник "Алиса" приобрел новую функцию - способность писать тексты, предлагать идеи и создавать планы. Это, по мнению разработчиков,  открывает широкие перспективы для применения искусственного интеллекта в России. Благодаря нейросети "Алиса" стала еще более полезным инструментом для своих пользователей, предлагая им качественные и креативные решения в различных сферах жизни.

Из того, что заметили мы, стандартный поисковый запрос в интерфейсе поисковой машины – 40 слов, в интерфейсе Алисы – 400 слов.

Однако, несмотря на все преимущества, стоит отметить, что в настоящее время технология находится на стадии тестирования, и разработчики признают, что YandexGPT подвержена фактическим ошибкам. Это связано с тем, что нейронная сеть полагается на предоставленные ей данные, которые могут быть неполными или содержать неточности. Тем не менее, это не влияет на ее творческие способности, и разработчики продолжают работать над повышением точности и надежности системы.

В целом, внедрение нейронной сети YandexGPT в виртуальный помощник "Алиса" открывает новые горизонты для развития искусственного интеллекта в России. Оно позволяет разрабатывать инновационные решения и улучшать пользовательский опыт.

В отличие от предыдущих языковых моделей, нейронная сеть YandexGPT была обучена на огромном количестве осмысленных ответов, написанных людьми. Это было достигнуто с помощью краудсорсингового подхода Яндекса и команды тренеров по искусственному интеллекту. Стоит отметить, что YandexGPT не имеет доступа к интернету, а это значит, что его текущая база знаний ограничена информацией, доступной до начала 2023 года. Тем не менее, постоянное повторное обучение с тренерами искусственного интеллекта позволяет модели оставаться актуальной и обновлять свои знания.

Отметим, что простого увеличения размера нейросетевой модели недостаточно для качественного прогресса в машинном обучении. Он подчеркивает важность качества набора данных, на основе которого обучается модель, и последующего предварительного обучения с помощью экспертов. Это позволяет модели давать более осмысленные и точные ответы.

Помимо YandexGPT, в семействе ruGPT-3 есть еще восемь крупных языковых моделей, разработанных "Сбером". По данным источников, в ближайшем будущем "Сбер" планирует предоставить доступ к своему чат-боту GigaChat, который является альтернативой известному приложению Open AI ChatGPT.

В настоящее время ChatGPT доступен в России только через VPN-сервисы в поисковой системе Microsoft Bing. Однако поддержка русского языка в нем достаточно качественна. В отличие от YandexGPT, который отвечает на каждый запрос как на новый, ChatGPT может поддерживать содержательный диалог на основе предыдущих вопросов и команд и умеет работать с файлами.

Тесты, проведенные КонтрПлагиат, выявили, что большие языковые модели Яндекса и Сбера находятся на одном уровне. Во всех наших тестах, связанных с копирайтингом (написанием текстов по образцу) и рерайте модели показали убедительно слабые результаты, другими словами, результат копирайтинга или рерайта научных текстов нельзя монетизировать в силу его низкого качества. В этой связи, мы считаем, что будущее за узкоспециализированными моделями, а не за генеративными нейронными сетями, которые сегодня используются в основном в развлекательных целях и для привлечения внимания к технологиям.

КонтрПлагиат, это академическая нейронная сеть, обученная в конкретной области, решает вопросы создания уникальных текстов гораздо эффективнее, чем универсальные модели. Узкоспециализированная модель КонтрПлагиат выступает в качестве профессионального инструмента в широком спектре академических областей, с высокой точностью и конкретными решениями поставленных задач перефразирования и создания текстов по образцу, в отличие от общих моделей, которые часто дают галлюцинирующие ответы.