Сбер и SberDevices представили AI-решение, которое помогает генерировать заголовки

AI-решение выступает в роли напарника редактора, предлагает множество вариантов заголовка для одного и того же текста, а человек выбирает из них наиболее удачные. При этом нет необходимости верифицировать информацию — в него попадут только те данные, которые уже есть в тексте.

Полина Тризонова, руководитель пресс-службы Сбербанка:
- Создание ярких, интересных заголовков — это отдельный навык не только для журналистов, но и для сотрудников пресс-службы, особенно с таким объёмом новостей и пресс-релизов, как у Сбера. Мы представляем технологический инструмент, созданный с помощью нашей модели, который даёт возможность оперативно журналистам, редакторам и всем, кто работает с контентом, получать вирабельные заголовки с минимальным участием самих авторов. Уверена, что в дальнейшем, когда наш AI-сервис будет доступен широкому кругу пользователей, он станет эффективным помощником в огромном потоке создаваемых инфоповодов. В настоящий момент решение ещё проходит тестирование перед выходом в пром.

Владимир Тодоров, главный редактор «Ленты.ру», директор по развитию медиа Rambler&Co:
- Редакция "Ленты.ру" получила огромное удовольствие от работы в этом проекте. Мы рады делиться своей экспертизой с представителями креативной индустрии для быстрого и качественного создания ярких инфоповодов. Именно синергия знаний и навыков команд SberDevices, Управления исследований и инноваций и Sber AI позволила в кратчайшие сроки создать такой продукт.

Ранее аналитики медиахолдинга Rambler&Co опросили более чем 150 тысяч читателей, как они относятся к применению ML-моделей для создания контента. Четверть россиян (25%) доверили бы языковым моделям писать заголовки вместо авторов, 23% – объяснительные материалы и тематические карточки с инструкциями, 16% – новости спорта. Респонденты отметили, что ML-модели могут принести пользу, если их использовать точечно. Например, чуть больше двух третей участников опроса (68%) уверены, что с помощью ИИ удастся полностью исключить орфографические и пунктуационные ошибки в текстах.

GigaChat — мультимодальная нейросеть Сбера. Она умеет отвечать на вопросы пользователей, поддерживать диалог, писать программный код, создавать тексты и картинки на основе описаний в рамках единого контекста. Архитектура сервиса GigaChat основана на нейросетевом ансамбле модели NeONKA (NEural Omnimodal Network with Knowledge-Awareness), включающей различные нейросетевые модели и метод supervised fine-tuning, reinforcement learning with human feedback. Благодаря этому нейросеть Сбера может решать множество интеллектуальных задач: поддерживать беседу, писать тексты, отвечать на фактологические вопросы. А включение в ансамбль модели Kandinsky 2.1 даёт нейросети навык создания изображений.