Исследователи Научно-образовательного центра ФНС России в сотрудничестве со специалистами МГТУ им. Н.Э. Баумана создали автоматизированный сценарий для настройки языковых моделей, который позволяет приспособить искусственный интеллект к конкретным измеримым задачам без ручного перебора параметров. Разработчики проекта сообщили об этом.
По словам авторов разработки, такой подход позволяет примерно в 1,6 раза сократить число комплексных проверок системы, в том числе при анализе на наличие вредоносных объектов, снизить объем ресурсоемких вычислений и ускорить процесс настройки примерно на 40% без потери качества. В ходе экспериментов метод показал устойчивое превосходство над традиционными решениями, включая показатели покрытия кода.
«Система автоматически подбирает оптимальные конфигурации под разные задачи — от максимальной скорости до наивысшей точности, избавляя разработчиков от необходимости вручную тестировать сотни вариантов», — рассказал «Известиям» доктор технических наук, ведущий научный сотрудник НОЦ ФНС России и МГТУ им. Н.Э. Баумана Игорь Масич.
Он отметил, что разработка ориентирована на практическое применение и может использоваться как в промышленных ИИ-сервисах, так и при создании специализированных решений для государственных и корпоративных задач.
«Модель предлагает не одну универсальную настройку, а набор оптимизированных вариантов под разные сценарии. Если важна скорость, можно выбрать более быстрый режим с хорошим качеством. Если критична точность — доступна конфигурация с максимальной точностью, пусть и с большим временем работы. Это дает разработчикам гибкость при выборе ИИ-инструментов под конкретные цели», — пояснил эксперт.
Подробнее читайте в эксклюзивном материале «Известий»: