Российские ученые из лаборатории T-Bank AI Research разработали нейросеть ReBased, которая существенно ускоряет обработку длинных текстов и снижает расходы на использование искусственного интеллекта. Новая архитектура языковых моделей оптимизирует извлечение информации, что повышает производительность и улучшает контекстное обучение на 10%.
В Т-Банке сообщили, что ReBased основана на модели, представленной учеными Стэнфорда в 2023 году, но улучшает её, устраняя неэффективное использование ресурсов. По словам Ярослава Аксенова, исследователя из T-Bank AI Research, технология может значительно сократить затраты на вычислительные мощности, особенно в медицине и бизнесе. Кроме того, уменьшение энергопотребления в центрах обработки данных помогает снижать выбросы парниковых газов.
Результаты работы получили признание на Международной конференции по компьютерной лингвистике в Бангкоке.
Источник: www.ferra.ru
Похожие новости:
Т-Bank AI представил нейросеть для улучшения работы с текстами
Новая российская нейросеть ReBased увеличит скорость обработки длинных текстов
ReBased: российские ученые создали более быструю архитектуру для языковых моделей
R-Style Softlab вывела на рынок автоматизированную банковскую систему на российском стеке технологий