MWC 2018
2018
Computex
IFA 2018
Для того, чтобы научить модель искусственного интеллекта отвечать на вопросы максимально корректно, требуется сочетать работу по отбору и оцифровке данных, а также подключать к проектам специалистов в своих областях. Об этом бренд-директор по машинному обучению в «Яндексе» Пётр Ермаков рассказал РБК.
Источник изображения: Google DeepMind / unsplash.com
«Мы специально готовим и отбираем данные, которые используются в обучении наших моделей, — это первый этап. Также важно, что не все данные пока доступны. Есть много нецифровых носителей. Мы сотрудничаем с университетами и библиотеками для оцифровки материалов», — рассказал господин Ермаков.
Далее наступает второй этап обучения, на котором подключаются тренеры: учителя, доценты и доктора наук. Одним из примеров такой работы является создание ИИ-модели юридической направленности — чтобы её ответы были правильными, требуется участие профессиональных юристов. «Мы привлекаем опытных юристов, чтобы они генерировали правильные вопросы и корректировали ответы модели, чтобы впоследствии она обучалась отвечать максимально по делу», — пояснил эксперт.
При тестировании юридических моделей ИИ формируется специальный набор данных и вопросы, на которые система должна давать ответы, соблюдая законодательство. Эффективность средств контроля зависит от размеров моделей, а также от «пропускной способности», людей, которым поручена проверка её ответов.
Источник:
