Нейросеть для длинных текстов. ReBased снижает издержки и ускоряет обработку текстов
Ученые из лаборатории T-Bank AI Research разработали нейросеть ReBased, способную значительно ускорить обработку длинных текстов. Новая технология снижает затраты на использование искусственного интеллекта, обеспечивая при этом высокое качество работы, сообщили в Т-Банке.
Новая нейросеть ReBased, созданная российскими учеными из T-Bank AI Research, представляет собой усовершенствованную архитектуру для обработки длинных текстов. В основе разработки лежит модернизированная языковая модель, которая оптимизирует извлечение информации из текста и улучшает понимание взаимосвязей между его частями. В результате улучшения алгоритмов, ReBased демонстрирует повышение качества работы с текстами на 10% по сравнению с предыдущими моделями.
«Новая архитектура позволяет значительно сократить затраты на использование ИИ для специализированных задач, что открывает новые возможности для бизнеса и науки».
- Пресс-служба T-Bank
Основой для ReBased стала модель Based, представленная учеными Стэнфорда в декабре 2023 года. Специалисты T-Bank обнаружили, что структура этой модели использовала ресурсы неэффективно, и предложили улучшения, которые повысили производительность и уменьшили потребление энергии. Интересно, что параллельно с выходом работы T-Bank, группа исследователей из Стэнфорда опубликовала свои исследования на ту же тему, но с другим подходом.
«И мы, и они занимаемся поиском оптимальных архитектур. Мы ценим их вклад в развитие технологий и рады возможности участвовать в научном диалоге такого уровня».
- Ярослав Аксенов, исследователь обработки естественного языка в T-Bank AI Research
Разработанная нейросеть ReBased способна снизить издержки на использование ИИ, что особенно важно для таких областей, как медицина, где требуется обработка и классификация больших объемов текстовой информации. Это открывает новые перспективы для более широкого применения языковых моделей в бизнесе и науке. Кроме того, снижение потребления энергии в вычислительных центрах поможет уменьшить влияние на окружающую среду.
Результаты работы ReBased были высоко оценены международным научным сообществом и представлены на 63-й Международной ежегодной конференции по компьютерной лингвистике в Бангкоке, где их уже цитировали ведущие университеты мира, такие как Принстон и Карнеги-Меллон.
О лаборатории
Лаборатория T-Bank AI Research известна своими исследованиями в области искусственного интеллекта, включая обработку естественного языка, компьютерное зрение и рекомендательные системы. В прошлом году она представила самый эффективный среди мировых аналогов алгоритм для обучения и адаптации ИИ. Команда также активно сотрудничает с научными лабораториями T-Bank Lab в МФТИ и Omut AI в Центральном университете, помогая молодым ученым и студентам в их исследованиях.
