Бренд-директор по машинному обучению в «Яндексе» Пётр Ермаков рассказал РБК, как компания обучает ИИ-модели давать корректные ответы. По его словам, процесс состоит из нескольких этапов и требует привлечения профильных специалистов.
«Мы специально готовим и отбираем данные, которые используются в обучении наших моделей, — это первый этап. Также важно, что не все данные пока доступны. Есть много нецифровых носителей. Мы сотрудничаем с университетами и библиотеками для оцифровки материалов», — пояснил Ермаков.
После отбора и оцифровки данных наступает второй этап — к работе подключаются тренеры: учителя, доценты и доктора наук. Они помогают модели учиться давать точные и грамотные ответы в конкретных областях знаний.
В качестве примера Ермаков привёл создание юридической ИИ-модели. Для корректности её ответов требуется участие профессиональных юристов, которые формулируют вопросы и проверяют ответы системы.
«Мы привлекаем опытных юристов, чтобы они генерировали правильные вопросы и корректировали ответы модели, чтобы впоследствии она обучалась отвечать максимально по делу», — отметил эксперт.
При тестировании юридических моделей формируется специальный набор данных и вопросов, на которые система должна отвечать в соответствии с законодательством. Эффективность контроля качества ответов зависит от размера модели и числа специалистов, проверяющих её работу.