Привет!

🔸 Сегодня мы открыли бета-версию GigaChat.

В разработке модели участвуют команды SberDevices и Sber AI при поддержке института искусственного интеллекта AIRI и ряда отраслевых экспертов, привлечённых для передачи модели различных предметных знаний, настройки её на корректное исполнение инструкций и точность.
GigaChat умеет отвечать на вопросы, поддерживать диалог, создавать тексты и картинки на основе описаний.

Архитектура GigaChat основана на методе supervised fine-tuning, reinforcement learning with human feedback, а также на нейросетевом ансамбле NeONKA (NEural Omnimodal Network with Knowledge-Awareness), включающем в себя модели ruGPT-3.5 с 13 млрд параметров, Kandinsky 2.1, ruCLIP и FRED-T5.

Входящую в состав NeONKA ru-GPT 3.5 с 13 млрд параметров мы планируем в скором времени выложить в открытый доступ в целях ускорения развития open-source сообщества и технологий в области искусственного интеллекта. Следите за анонсами!

Сейчас GigaСhat работает в режиме бета-версии. Чтобы оказаться в числе первых, кто протестирует новую нейросеть, подписывайтесь на наш закрытый телеграм-канал. Подписчики канала первые получат доступ к нейросети.

Нейронные сети из нанопроволоки «обладают» краткосрочной и долгосрочной памятью

Сети из нанопроволоки — это тип нанотехнологий, обычно изготавливаемых из крошечных серебряных проводов с высокой проводимостью. Невидимые невооруженным глазом частицы, покрытые пластиковым материалом, разбросаны беспорядочно, чтобы сформировать сетку. Такие провода благодаря своим свойствам имитируют физические свойства мозга: сеть нейронов, связанных при помощи синапсов.

Ученые из Австралии обнаружили способность сети из нанопроволоки выполнять сложные когнитивные задачи, характерные для нервной системы. Анализ показал, что сети, имитирующие физическую структуру мозга, могут обучаться и запоминать данные.

Для тестирования своей сети ученые использовали тест для оценки памяти в нейрофизиологии и психологии. Испытуемую показывают серию изображений или называют предметы, а он должен указать, когда тот или иной предмет встречался n-шагов назад. Большинство людей могут распознать то же изображение, которое появилось семь шагов назад.

Сеть из нанопроволоки смогла запоминать желаемую конечную точку в электрической цепи на семь шагов назад. Под внешним воздействием наносеть «обучалась» и ее память «укреплялась»: сеть запоминала пути, предложенные ученым и со временем сформировавшаяся связь не уменьшалась. Это напоминает работу синаптической сети, отмечают ученые, одни связи усиливаются, другие — ослабевают и в результате в процессе обучения формируются устойчивые связи.