Колонка эксперта. Наука: развитие и популяризация

Она призвана улучшить взаимосвязь разработок в областях математики и нейросетей, сообщил министр науки и высшего образования РФ Валерий Фальков.

«Что касается науки, мы договорились с альянсом (ассоциация «Альянс в сфере искусственного интеллекта» – прим. ТАСС) и Минцифры, что мы запустим большую комплексную научно-техническую программу по фундаментальной математике и искусственному интеллекту, где подобные вещи попытаемся объединить», – сказал он на цифровом форуме «Инфотех-2023» в Тюмени.

Первоочередным приоритетом в области фундаментальной математики Фальков назвал теоретические задачи машинного обучения и распределенного обучения больших моделей. Кроме того, в РФ необходимо развитие компетенций в части прикладных исследований построений больших языковых моделей, изучения гетерогенных вычислительных платформ, фотонных и нейроморфных процессоров и других, добавил он.

Комментарий Екатерины Степановой, кандидата филологических наук, доцента кафедры лингвистики и межкультурной коммуникации Волгоградского института управления — филиала РАНХиГС о значении больших языковых моделей:

«Использование искусственного интеллекта возможно для решения некоторых практических задач в сфере высшего образования, например, при обучении иностранным языкам и переводу. Перспективным является применение систем ИИ в учебном процессе в качестве партнера по коммуникации для выполнения различных прикладных обучающих функций, в том числе продуцирования грамматических и лексических трансформаций, завершения инициированной фразы, генерации ответов на вопросы и вопросов для продолжения коммуникации, использования функции интерпретации значения лексической единицы в контексте перевода. ChatGPT также возможно использовать в качестве партнера по коммуникации для инициации обсуждения по установленной тематике, генерации аннотаций по большим массивам текстов, синтеза и анализа письменной речи, кодирования информации благодаря использованию больших языковых моделей.

Большие языковые модели представляют собой модернизированные модели искусственного интеллекта, направленные на обработку языковых данных в значительных масштабах – миллиардах web-страниц. Основой больших языковых моделей являются базовые модели машинного обучения, которые интегрированы в архитектуру нейросетей и направлены на реализацию различных практических целей. Композиция нейронных сетей включает кодер и декодер, которые извлекают данные и значения из текстов и в дальнейшем служат основой для интерпретации внутритекстовых лексико-семантических и грамматических отношений. Благодаря способности к самообучению большие языковые модели осваивают системные отношения в современных языках, обучаются их грамматике, параллельно обрабатывая массив данных и последовательностей. Перспективным направлением использования больших языковых моделей является создание искусственным интеллектом текстов на естественных языка на базе подсказок: ChatGPT с помощью генеративного искусственного интеллекта продуцирует уникальные выходные данные, используя около миллиарда вводных характеристик, значительные словарные параметры, а также выявленные закономерности больших массивов данных».