«Яндекс» раскрыл подходы к обучению больших языковых моделей

Технологическая компания «Яндекс» использует многоступенчатый подход в работе с искусственным интеллектом. Этот процесс включает в себя базовое обучение на обширных объёмах данных, затем идёт этап «закрепления материала» и, наконец, «контрольные работы» для проверки полученных знаний. Такой метод позволяет системам не только усваивать информацию, но и корректно её применять.

На начальных этапах, когда нейросеть только начинает осваивать материал, ей дают большое количество заданий, чтобы она научилась распознавать закономерности и выполнять простые действия. После того как основные навыки освоены, происходит более глубокое изучение, когда модель учат решать более сложные задачи и анализировать информацию, а затем — закрепляют эти знания практикой.

Завершающий этап обучения включает в себя проверку знаний, где нейросеть получает задания, имитирующие реальные сценарии использования. Это помогает выявить слабые места и доработать модель для повышения её эффективности. Такой процесс аналогичен тому, как школьники сначала изучают теорию, затем выполняют упражнения и в конце сдают экзамены.