В Яндексе рассказали о процессе обучения нейросетей
Нейросети обучают как школьников — с отбором данных и помощью экспертов.
Чтобы нейросети давали точные ответы, их обучают по аналогии со школьной системой: тщательно отбирают данные и привлекают экспертов. Об этом рассказал Пётр Ермаков, бренд-директор по машинному обучению в Яндексе, в интервью РБК.
Обучение начинается с подготовки данных. Их не только собирают, но и оцифровывают, а затем проверяют на качество. Без этого модель может ошибаться или выдавать бессмысленные ответы.
Далее к работе подключают специалистов из разных областей. Они помогают настроить алгоритмы так, чтобы ответы соответствовали реальности. Например, для медицинских вопросов привлекают врачей, для юридических — юристов.
Процесс напоминает обучение в школе: сначала нейросети дают базовые знания, затем постепенно усложняют задачи. Чем больше этапов проходит модель, тем точнее становятся её ответы.
В Яндексе этот подход используют для таких сервисов, как Поиск и Алиса. Это позволяет сокращать количество ошибок и повышать качество ответов.
В результате ИИ не просто воспроизводит информацию, но и понимает контекст. Однако добиться этого без участия людей пока невозможно — эксперты остаются ключевым звеном в обучении нейросетей.
