Система создавалась экспертами Института статистических исследований и экономики знаний для анализа сложных научно-технических текстов. В отличие от универсальных чат-ботов, модель понимает специфическую терминологию и логику профессиональной лексики, опираясь на корпус данных iFORA-QA. Над его наполнением работали более 150 специалистов, что позволило настроить алгоритмы на работу с реальными запросами исследователей.
Техническая оптимизация модели через квантизацию и дистилляцию дала заметный прирост производительности. Она обрабатывает запросы почти в три раза быстрее исходных открытых аналогов, потребляя при этом на 73% меньше памяти. Это делает возможным развертывание нейросети на менее мощном оборудовании, что критически важно для организаций с ограниченными вычислительными ресурсами.
Заместитель директора ИСИЭЗ НИУ ВШЭ Александр Соколов подчеркнул, что регистрация в реестре упрощает внедрение модели в крупных ведомствах и компаниях, где технологическая независимость и защита данных стоят на первом месте. Сейчас на базе модели уже строится мультиагентная система, которая позволяет анализировать внутреннюю документацию и корпоративные базы знаний, исключая риск генерации вымышленных фактов. Проект реализуется при поддержке Минэкономразвития России в рамках программы Центра ИИ НИУ ВШЭ.
Комментарии (0)
Пока нет комментариев. Будьте первым!