Найти в Дзене
ВЕСТИ

IT-эксперт Малых: применение нейросетей для аналитики будет расширяться

Применение нейросетей для сбора данных будет расширяться, однако для прогностических выводов потребуется человек. Об этом ИС "Вести" рассказал руководитель Центра разработки больших языковых моделей MWS AI Валентин Малых. Применение [ИИ] для аналитики будет, конечно же, усиливаться. Это будет применение для того, чтобы помочь человеку, аналитику, сэкономить время. То есть базовые вещи будут собирать с помощью языковой модели, а прогностические выводы будет делать человек-аналитик. Такое уже наблюдается, например, в сфере финансового анализа. - рассказал он. Как следует со слов эксперта, необходимость человеческой оценки заключается в том, что искусственный интеллект, большие языковые модели имеют свойство "галлюцинировать". Это свойство галлюцинации большим языковым моделям имманентно присуще, оно зашито в саму языковую модель. Мы сейчас умеем учить языковые модели только так, что они вынуждены все время что-то придумывать. Поэтому то, что они придумывают, не проблема, это именно то, и
   ноутбук клавиатура руки macbook mac макбук (c) GLP
ноутбук клавиатура руки macbook mac макбук (c) GLP

Применение нейросетей для сбора данных будет расширяться, однако для прогностических выводов потребуется человек. Об этом ИС "Вести" рассказал руководитель Центра разработки больших языковых моделей MWS AI Валентин Малых.

Применение [ИИ] для аналитики будет, конечно же, усиливаться. Это будет применение для того, чтобы помочь человеку, аналитику, сэкономить время. То есть базовые вещи будут собирать с помощью языковой модели, а прогностические выводы будет делать человек-аналитик. Такое уже наблюдается, например, в сфере финансового анализа.

- рассказал он.

Как следует со слов эксперта, необходимость человеческой оценки заключается в том, что искусственный интеллект, большие языковые модели имеют свойство "галлюцинировать".

Это свойство галлюцинации большим языковым моделям имманентно присуще, оно зашито в саму языковую модель. Мы сейчас умеем учить языковые модели только так, что они вынуждены все время что-то придумывать. Поэтому то, что они придумывают, не проблема, это именно то, из чего они состоят на самом деле. А то, что они хорошо придумывают, иногда попадая в правду, на самом деле даже для меня удивительно.

- рассказал разработчик больших языковых моделей.

В Китае ранее сообщили, что нейросетевая модель Qwen с поддержкой Gaode - одного из крупнейших картографических и навигационных сервисов в КНР, - стала способна "понимать физический мир".