• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Большие языковые модели — это техническая основа передовых систем класса "искусственный интеллект", предназначенная для обработки, понимания семантики и генерации текста, неотличимого от человеческого. Такие модели основаны, как правило, на современных методах глубокого обучения, в частности, на архитектуре трансформер и обучены на гигантских массивах данных, составленных из различных источников, таких как веб-сайты, книги и статьи. Такой огромный корпус тектов в обучении позволяет большим языковым моделям понимать нюансы языка, грамматики, контекста и даже некоторые аспекты общих знаний. Этот же подход удается перенести и на сферу изобразительного искусства, музыкального творчества, а также создания видео контента.

Еще несколько лет назад было сложно представить, что модели смогут генерировать изображения на основе текста или писать поэтические эссе на заданную тему. Причем делать это на уровне, который не уступает человеку. Сегодня продуктами на основе таких моделей пользуются миллионы людей, решая самые разнообразные задачи. Российские компании являются одними из мировых лидеров в области больших языковых моделей, а Сбер стал одним из ключевых игроков нового рынка генеартивного ИИ.

На митапе участники смогли узнать, как работают большие языковые модели от спикеров ФКН и Сбера, познакомиться с работами студентов факультета компьютерных наук в области области больших языковых моделей, принять участие в круглом столе по ИИ с представителями крупных компаний, а также расширить свой неторкинг новыми интересными людьми и единомышленниками.

ФКН

Статья о мероприятии

Программа мероприятия

10:30 — Регистрация

11:00 — Большие языковые модели – главные вызовы и тренды 2024 года

Александр Абрамов, главный эксперт по технологиям ИИ, руководитель команды «нейронные сети» в SberDevices, участник команды разработчиков GigaChat

12:00 — Диффузионные методы генерации изображений и видео по тексту

Денис Димитров, управляющий директор по исследованию данных в Sber AI, руководитель команды разработки нейросетей Kandinsky 3.0 и Kandinsky Video

13:00 — Обед

14:00 — Студенческий форум по большим языковым моделям

Артём Сериков, ОП "Программная инженерия"

Древо знания: выделение концепций текстов естественного языка с помощью сложных сетей

Виктория Берестова, ОП "Финансовые технологии и анализ данных"

Валидация качества генераций большой языковой модели GigaChat

Максим Ставцев, ОП "Программная инженерия"

Метод анализа журналов событий исполнения программ в среде CLR (.NET) с помощью NLP

15:00 — Круглый стол: «Общий Искусственный Интеллект. Фантазии, футуризм, реальность и облик будущего»

Алексей Масютин, директор института искусственного интеллекта и цифровых наук, заведующий базовой кафедрой ПАО Сбербанк

Борис Жестков, руководитель команды R&D (TTS), SberDevices

Егор Бугаенко, директор лаборатории системного программирования, Huawei

Максим Кузнецов, старший разработчик команды качества претрейна Яндекс GPT

Артем Хусаенов, старший специалист по анализу данных, Сбер

 

Модератор: Армен Бекларян, доцент департамента бизнес-информатики ВШБ НИУ ВШЭ, преподаватель магистерской программы "Финансовые технологии и анализ данных" 

16:00 — Кофе-брейк

16:30 — Языковые модели для изучения ДНК и белков: перспективы и опасения

Дмитрий Пензарь, научный сотрудник группы «Биоинформатика» Института искусственного интеллекта AIRI, преподаватель ФББ МГУ

17:30 — Использование вычислительного дискурса в партнерстве с искусственным интеллектом

Дмитрий Ильвовский, доцент, научный сотрудник Международной лаборатории интеллектуальных систем и структурного анализа ФКН НИУ ВШЭ

Партнер

Алексей Масютин

Директор института искусственного интеллекта и цифровых наук, заведующий базовой кафедрой ПАО Сбербанк

Александр Абрамов

Главный эксперт по технологиям ИИ, руководитель команды «нейронные сети» в SberDevices

Борис Жестков

Руководитель команды R&D (TTS), SberDevices

Денис Димитров

Управляющий директор по исследованию данных, Sber AI

Дмитрий Ильвовский

Доцент, научный сотрудник Международной лаборатории интеллектуальных систем и структурного анализа ФКН НИУ ВШЭ

Дмитрий Пензарь

Научный сотрудник группы «Биоинформатика» Института искусственного интеллекта AIRI, преподаватель ФББ МГУ

Егор Бугаенко

Директор лаборатории системного программирования, Huawei

Артём Хусаенов

Руководитель направления по исследованию данных, департамент данных и рекомендательных систем, Сбер

Максим Кузнецов

Старший разработчик команды качества претрейна Яндекс GPT

Армен Бекларян

Доцент департамента бизнес-информатики ВШБ НИУ ВШЭ, преподаватель магистерской программы "Финансовые технологии и анализ данных" 

 

Организаторы

Яковлева Илона Александровна

Базовая кафедра ПАО Сбербанк «Финансовые технологии и анализ данных»: Заместитель заведующего кафедрой

Минец Максим Вячеславович

Базовая кафедра ПАО Сбербанк «Финансовые технологии и анализ данных»: Руководитель проекта

Магистратура «Финансовые технологии и анализ данных»

Программа фокусируется на трех группах навыков профессионального аналитика данных: математические методы и алгоритмы, программные инструменты и внедрение моделей в бизнесе.

Подробнее о совместной программе ФКН ВШЭ и Сбера

Обучающиеся проходят подготовку по релевантным разделам математики, требующимся для анализа данных, осваивают современные концепции программирования (параллельно-распределенные вычисления), современные методы машинного обучения к задачам финансов, а также изучают предметную область: основы макроэкономики, риск-менеджмента. 

Студенты выполняют дипломы и курсовые работы на основе задач, предлагаемых сотрудниками Сбера и преподавателями ФКН.