Как оптимизировать ИИ без потери смысла: российские учёные нашли решение

Российские учёные предложили решение, которое повышает точность работы искусственного интеллекта и одновременно снижает нагрузку на вычислительные ресурсы. Разработка помогает нейросетям не терять смысл при обработке больших объёмов информации.

Метод создали специалисты Центра практического искусственного интеллекта Сбербанка совместно с учёными Института AIRI и Сколтеха. Они научились фиксировать момент, когда при сжатии данных начинает искажаться содержание. Это уже применили при обновлении ИИ-помощника GigaChat — система стала лучше запоминать ключевые факты о пользователе и учитывать их в дальнейшем общении.

Современные модели умеют анализировать данные почти на уровне человека, но ограниченность памяти остаётся одной из ключевых проблем. Чтобы работать с длинными диалогами, используется сжатие информации с переводом в векторные представления. Однако при чрезмерном сжатии часть смысла может теряться.

Разработчики решили эту проблему с помощью обучаемого классификатора. Он проверяет сжатые токены ещё до передачи в языковую модель и отсеивает те, в которых нарушена логика или искажается содержание. Если система фиксирует ошибку, она возвращается к исходному тексту или обращается к актуальным данным из других источников.

Такой подход позволяет не допускать некорректных ответов и одновременно экономить ресурсы. Для бизнеса, который внедряет ИИ в поисковые сервисы, клиентскую поддержку и цифровых ассистентов, это означает снижение затрат и рост надёжности систем.

Кроме того, исследование даёт чёткое понимание границы, за которой сжатие перестаёт быть полезным и начинает ухудшать качество. Это открывает новые возможности для развития языковых моделей и повышает доверие к технологиям.

Николай Тиден пояснил, что сжатие контекста можно сравнить с пересказом длительного совещания, где легко упустить важные детали:

«Представьте, что нужно пересказать итоги трёхчасового стратегического совещания парой фраз. Ключевые тезисы вы выделите, но высок риск упустить критически важные нюансы или исказить смысл».

Он добавил, что разработка выполняет роль защитного механизма — система определяет момент, когда сокращение информации начинает вредить качеству. По его словам, это повышает надёжность ИИ и помогает бизнесу принимать более точные решения при меньших затратах.

The post Как оптимизировать ИИ без потери смысла: российские учёные нашли решение first appeared on Новости Воронежа.