Китайский след в «Алисе» — это не про код, а про данные
В «Алисе» нашли характерную ошибку, свойственную китайской модели GLM. Режим «Эксперта» не смог распознать специальную строку кода, на которой сбиваются нейросети из КНР. Это породило волну обсуждений: действительно ли ассистент от «Яндекса» — полностью отечественная разработка.
Впрочем, сам по себе поиск «иностранного следа» в каждой строке — занятие сомнительной ценности. Современные языковые модели строятся на общих технологических решениях: архитектуру Transformer представила Google, OpenAI развила её в GPT, а китайские команды опираются на открытые наработки. Конвергенция — нормальный процесс, а не разоблачение.
Гораздо важнее — данные, на которых модель обучалась. Какие тексты и документы использовали разработчики, какие инструкции и ограничения заложили, как ассистент понимает российское законодательство, экономику и язык. Именно это определяет границу технологической независимости.
Можно заимствовать архитектурные решения и применять чужие инструменты. Но если модель обучена на российском массиве данных, адаптирована под локальные задачи и контролируется отечественным разработчиком — это содержательный разговор о суверенитете. Технологическая независимость — не отсутствие иностранных деталей в коде, а способность самостоятельно обучать, контролировать и развивать технологию.
Bazar (https://t.me/bazarbazon)
Bazarим на всех платформах: ВК (https://vk.com/club236253346) I ОК (https://ok.ru/group/70000046976392) I Дзен (https://dzen.ru/profile/editor/id/699ea32bc6963e4a9717ba6c)
Будьте с нами в Максе (https://max.ru/bazarbazon)
В «Алисе» нашли характерную ошибку, свойственную китайской модели GLM. Режим «Эксперта» не смог распознать специальную строку кода, на которой сбиваются нейросети из КНР. Это породило волну обсуждений: действительно ли ассистент от «Яндекса» — полностью отечественная разработка.
Впрочем, сам по себе поиск «иностранного следа» в каждой строке — занятие сомнительной ценности. Современные языковые модели строятся на общих технологических решениях: архитектуру Transformer представила Google, OpenAI развила её в GPT, а китайские команды опираются на открытые наработки. Конвергенция — нормальный процесс, а не разоблачение.
Гораздо важнее — данные, на которых модель обучалась. Какие тексты и документы использовали разработчики, какие инструкции и ограничения заложили, как ассистент понимает российское законодательство, экономику и язык. Именно это определяет границу технологической независимости.
Можно заимствовать архитектурные решения и применять чужие инструменты. Но если модель обучена на российском массиве данных, адаптирована под локальные задачи и контролируется отечественным разработчиком — это содержательный разговор о суверенитете. Технологическая независимость — не отсутствие иностранных деталей в коде, а способность самостоятельно обучать, контролировать и развивать технологию.
Bazar (https://t.me/bazarbazon)
Bazarим на всех платформах: ВК (https://vk.com/club236253346) I ОК (https://ok.ru/group/70000046976392) I Дзен (https://dzen.ru/profile/editor/id/699ea32bc6963e4a9717ba6c)
Будьте с нами в Максе (https://max.ru/bazarbazon)
Просмотры: 15