VinBigdata успішно розробила технологію штучного інтелекту для створення

21 серпня VinBigdata оголосила про успішне створення великої в'єтнамської мовної моделі, що створило основу для опанування технології генеративного штучного інтелекту.

Моделі великих мов (LLM) – це моделі, навчені за допомогою методів глибокого навчання на величезних наборах тексту або зображень. Ці моделі здатні розуміти знання, генерувати текст і виконувати різні завдання обробки природної мови. Вони вважаються ключем до розвитку технології генеративного штучного інтелекту – здатної генерувати новий контент та ідеї в багатьох різних формах (текст, зображення, звуки тощо).

Завдяки успішному створенню великої в'єтнамської мовної моделі, VinBigdata інтегрує технологію, щоб зробити VinBase (комплексну мультикогнітивну платформу штучного інтелекту) генеративною платформою штучного інтелекту у В'єтнамі, водночас пропонуючи рішення для розробки на основі цієї технології, такі як чат-бот Generative AI, кол-бот або віртуальний помічник ViVi нового покоління... Ця технологія допомагає підвищити природність машинного спілкування, водночас допомагаючи користувачам швидше та простіше, ніж раніше, шукати та синтезувати інформацію.

Професор Ву Ха Ван – науковий директор компанії VinBigdata. Фото: VinBigdata — Професор Ву Ха Ван – науковий директор компанії VinBigdata. Фото: *VinBigdata*

Професор Ву Ха Ван, директор з науки компанії VinBigdata, зазначив, що у світі існує низка великих корпорацій, які успішно досліджували та запускали продукти на основі великих мовних моделей, таких як OpenAI з ChatGPT або Google з Bard. У В'єтнамі VinBigdata інвестується компанією Vingroup для створення великої в'єтнамської мовної моделі. За словами пана Вана, ця модель зосереджена на вирішенні трьох основних проблем, включаючи підвищення точності, зниження витрат на інфраструктуру та забезпечення безпеки.

«Замість того, щоб потребувати близько 175 мільярдів параметрів, як ChatGPT, VinBigdata може створити велику мовну модель з кількома мільярдами параметрів, але все ще має можливість генерувати дуже автентичні документи, зосереджуючись на в'єтнамських даних та знаннях в'єтнамської мови», – сказав керівник підрозділу.

Оволодіння технологіями, самостійний розвиток з перших кроків, побудова великої в'єтнамської мовної моделі вважається кроком вперед, який допоможе VinBigdata впровадити генеративні технології штучного інтелекту в екосистему продуктів та послуг на ринку. Наразі підприємство спочатку застосувало нову технологію в лінійці продуктів VinBase KB (портал бази знань VinBase). Продукт має можливість отримувати інформацію та автоматично генерувати відповіді на основі даних, зібраних з надзвичайно великих наборів даних у системі знань.

Представник VinBigdata поділився на заході анонсами генеративного штучного інтелекту. Фото: VinBigdata — Представник VinBigdata поділився на заході анонсами генеративного штучного інтелекту. Фото: *VinBigdata*

Очікується, що у грудні цього року учасники Vingroup запустять дві основні лінійки продуктів: VinBase2.0 та застосунок ViGPT. VinBase 2.0 – це платформа на основі штучного інтелекту, яка створює різноманітні сприйняття за допомогою рішень, що обслуговують бізнес та державні установи. Тим часом, застосунок ViGPT представлений підприємством як «в'єтнамська версія ChatGPT», відкрита для доступу та тестування спільноти. За допомогою ViGPT користувачі можуть ставити та відповідати на запитання щодо конкретної інформації про В'єтнам (норми, юридичні документи) або місцевої інформації (історія, література, мальовничі місця, місцеві особливості).

Акціонерне товариство VinBigdata має систему баз даних обсягом до 3500 терабайт. Система містить сотні тисяч годин голосових даних, зображень та інформації, які очищуються, обробляються, класифікуються та використовуються для навчання штучного інтелекту та інфраструктури досліджень та розробок. Ця інфраструктура включає десятки кластерів серверів NvidiaDGX A100. Компанія також володіє командою в'єтнамських професорів, науковців та експертів з технологій з усього світу.

Хоай Фуонг

Посилання на джерело