Для того, щоб навчити модель штучного інтелекту відповідати на запитання максимально коректно, потрібне поєднання роботи з відбору та оцифрування даних, а також залучення до проєктів фахівців у своїх галузях. Про це бренд-директор з машинного навчання в «Яндексі» Пйотр Єрмаков розповів РБК.
«Ми спеціально готуємо та відбираємо дані, які використовуються в навчанні наших моделей, — це перший етап. Також важливо, що не всі дані поки доступні. Є багато нецифрових носіїв. Ми співпрацюємо з університетами та бібліотеками для оцифрування матеріалів», — розповів пан Єрмаков.
Далі настає другий етап навчання, на якому залучаються тренери: викладачі, доценти та доктори наук. Одним із прикладів такої роботи є створення ШІ-моделі юридичної спрямованості — щоб її відповіді були правильними, потрібна участь професійних юристів. «Ми залучаємо досвідчених юристів, щоб вони генерували правильні запитання та коригували відповіді моделі, аби згодом вона навчалася відповідати максимально по суті», — пояснив експерт.
Під час тестування юридичних моделей ШІ формується спеціальний набір даних та запитання, на які система має давати відповіді, дотримуючись законодавства. Ефективність засобів контролю залежить від розмірів моделей, а також від «пропускної здатності» людей, яким доручено перевірку її відповідей.
За даними порталу: 3dnews.ru