Сбер открыл доступ к модели генерации текста для русского языка ruGPT- 3.5

Сбер открыл доступ к модели генерации текста для русского языка ruGPT- 3.5

20 июля 2023, 14:51
Сбер открыл доступ к нейросетевой модели генерации текста для русского языка ruGPT-3.5 13B. Ее дообученная версия лежит в основе сервиса GigaChat. Также банк выложил новую версию модели mGPT 13B — самую большую из семейства многоязычных моделей Сбера, способную генерировать тексты на 61 языке.

Обе модели доступны на HuggingFace, и их могут использовать все разработчики (модели опубликованы под открытой лицензией MIT*).

Внутри GigaChat находится целый ансамбль моделей — NeONKA (NEural Omnimodal Network with Knowledge-Awareness). Для его создания нужно было выбрать базовую языковую модель, которую потом можно было обучать на инструктивных данных. Russian Generative Pretrained Transformer версии 3.5 с 13 млрд параметров (ruGPT-3.5 13B) — новая версия нейросети ruGPT-3 13B. Это современная модель генерации текста для русского языка на основе доработанной исследователями Сбера архитектуры GPT-3 от OpenAI.

Модель ruGPT-3.5 13B содержит 13 миллиардов параметров и умеет продолжать тексты на русском и английском языках, а также на языках программирования. Длина контекста модели составляет 2048 токенов. Она обучена на текстовом корпусе размером около 1 Тб, в который, помимо уже использованной для обучения ruGPT-3 большой коллекции текстовых данных из открытых источников, вошли, например, часть открытого сета с кодом The Stack от коллаборации исследователей BigCode и корпусы новостных текстов.

Финальный чекпоинт модели — это базовый претрейн для дальнейших экспериментов. Модель также доступна на российской платформе ML Space в хабе предобученных моделей и датасетов DataHub. В обучении модели участвовали команды SberDevices и Sber AI при поддержке Института искусственного Также в открытом доступе опубликована многоязычная модель mGPT 13B под открытой лицензией MIT.

Версия mGPT 13B содержит 13 млрд параметров и способна продолжать тексты на 61 языке, включая языки стран СНГ и малых народов России. Длина контекста модели составляет 512 токенов. Она была обучена на 600 Гб текстов на разных языках, собранных из очищенных и подготовленных датасетов multilingual C4 и других открытых источников. Модель может использоваться для генерации текста, решения различных задач в области обработки естественного языка на одном из поддерживаемых языков путем дообучения или в составе ансамблей моделей.

#Технологии #Сбер #Разработка #Анастасия Имамахметова
Подпишитесь