Металлопрокат на Металл Торг.Ру
  РЕГИСТРАЦИЯ
  НОВОСТИ
Рынка металлов
Новости компаний
Информагентства
  АНАЛИТИКА
Черные металлы
Цветные металлы
Драгоценные металлы
Металлолом
Сырье
Статистика
Индекс цен России
Мировые цены
Цены на биржах
Вопрос месяца
Публикации
Цены и прогнозы
  МЕТАЛЛОТОРГОВЛЯ
Металлоторговля
Каталог
Маркетплейс      <<
Доска объявлений  <<
Подшипники
ГОСТы и стандарты
  ПОЛЬЗОВАТЕЛЯМ
Регистрация               <<
Подписка
Вопросы FAQ
Разделы
Информеры
Выставки
Реклама
О компании
Контакты
  РЕГИСТРАЦИЯ
  ПОИСК ПО САЙТУ


MetalGPT-1: «Норникель» выпустил большую языковую модель для металлургии
Новости Аналитика и цены Металлоторговля Доска объявлений Подписка Реклама
 
MetalGPT-1: «Норникель» выпустил большую языковую модель для металлургии


«Норникель» представил MetalGPT-1 — собственную доменную языковую модель для металлургии и горнодобывающей отрасли. Модель стала первой в семействе больших языковых моделей компании с открытым исходным кодом (open source). В отличие от универсальных моделей, обученных на общих интернет-данных, MetalGPT-1 изначально спроектирована для работы с профессиональной терминологией, аббревиатурами и сложными технологическими цепочками, что снижает уровень галлюцинаций и повышает качество решений, принимаемых на основе рекомендации искусственного интеллекта.

Разработанная модель формирует единый языковый слой для инженерных, технологических, производственных и корпоративных задач. На ее основе «Норникель» создает персональных ИИ-ассистентов и автономных агентов, которые внедряются в операционные процессы компании.

Языковая модель включает 32 миллиарда параметров и обучена на 10 гигабайтах профильных текстов по металлургии и горнодобывающей промышленности — объеме, сопоставимом с половиной англоязычной Википедии. Ключевое конкурентное преимущество модели — это уникальное качество данных: обучение проведено на более чем миллионе документов, недоступных в открытых источниках. Это технологические протоколы, внутренние регламенты и инструкции предприятий, проектная и строительная документация, патенты, отчеты НИОКР, научно-техническая литература. Все данные прошли многоступенчатую очистку и анонимизацию, что позволило использовать отраслевые знания без раскрытия коммерческой тайны. Дополнительно создано около 500 тысяч вопросно-ответных и инструктивных пар на основе реальных производственных и научных задач, чтобы модель лучше улавливала причинно-следственные связи в технологических процессах и выдавала устойчивые к ошибкам ответы.

«Металлургия — один из самых сложных отраслевых доменов со своим языком процессов, аббревиатур и терминов. Универсальные модели, обученные на общем веб-корпусе, теряют точность на таком специализированном языке, а крупномасштабные модели требуют колоссальных вычислительных ресурсов. MetalGPT-1 меняет правила игры: это первая в мире доменная модель на 32 миллиарда параметров, специально оптимизированная под металлургию. На промышленном бенчмарке она показывает лучший в отрасли уровень понимания металлургического языка при ресурсах, доступных для реального промышленного применения. Каждая компания теперь может адаптировать модель под свои задачи», — отметил Данил Ивашечкин, руководитель направления по развитию искусственного интеллекта «Норникеля».

Разработка MetalGPT-1 заняла около года: шесть месяцев ушло на сбор и подготовку данных, два месяца — на базовое обучение и еще два — на доменную адаптацию и тонкую настройку модели. Для объективной оценки качества команда «Норникеля» создала промышленный бенчмарк по металлургии — набор вопросно-ответных пар, которые покрывают разные процессы горно-металлургической отрасли, на котором MetalGPT-1 стабильно превосходит открытые универсальные модели.

«Норникель» выложил модель MetalGPT-1 и промышленный бенчмарк на платформе Hugging Face, предоставив индустрии инструменты для разработки отраслевых решений и расширения экосистемы промышленных приложений на базе доменных языковых моделей.



Источник: Пресс-служба ГМК "Норильский никель"
 

Просмотры сегодня/всего: 98 / 447

Все новости компаний



Выставки и конференции по рынку металлов и металлопродукции