Сбер открыл доступ к ruGPT-3.5 и mGPT
Фото: Glenn Carstens-Peters / Unsplash
Сбер открыл доступ к нейросетевой модели генерации текста для русского языка ruGPT-3.5 13B. Ее дообученная версия лежит в основе сервиса GigaChat. Также банк выложил новую версию модели mGPT 13B — самую большую из семейства многоязычных моделей Сбера, способную генерировать тексты на 61 языке.
Обе модели доступны на HuggingFace, и их могут использовать все разработчики.
Внутри GigaChat находится ансамбль моделей — NeONKA (NEural Omnimodal Network with Knowledge-Awareness). Для его создания нужно было выбрать базовую языковую модель, которую потом можно было обучать на инструктивных данных. Russian Generative Pretrained Transformer версии 3.5 с 13 миллиардов параметров (ruGPT-3.5 13B) — новая версия нейросети ruGPT-3 13B.
Модель ruGPT-3.5 13B содержит 13 миллиардов параметров и умеет продолжать тексты на русском и английском языках, а также на языках программирования. Длина контекста модели составляет 2048 токенов. Финальный чекпоинт модели — это базовый претрейн для дальнейших экспериментов.
Модель также доступна на российской платформе ML Space в хабе предобученных моделей и датасетов DataHub. В обучении модели участвовали команды SberDevices и Sber AI при поддержке Института искусственного интеллекта AIRI.
Также в открытом доступе опубликована многоязычная модель mGPT 13B под открытой лицензией MIT. Версия mGPT 13B содержит 13 миллиардов параметров и способна продолжать тексты на 61 языке, включая языки стран СНГ и малых народов России. Длина контекста модели составляет 512 токенов.
Модель может использоваться для генерации текста, решения различных задач в области обработки естественного языка на одном из поддерживаемых языков путем дообучения или в составе ансамблей моделей.
Модель также доступна на российской платформе ML Space в хабе предобученных моделей и датасетов DataHub.
«Сбер как ведущая технологическая компания выступает за открытость технологий и обмен опытом с профессиональным сообществом, ведь любые разработки и исследования имеют ограниченный потенциал в замкнутой среде. Поэтому, мы уверены, что публикация обученных моделей подстегнет работу российских исследователей и разработчиков, нуждающихся в сверхмощных языковых моделях, создавать на их базе собственные технологические продукты и решения. Пробуйте, экспериментируйте и обязательно делитесь полученными результатами», — отметил старший вице-президент, CTO, руководитель блока «Технологии» Сбербанка Андрей Белевцев.