Присоединяйся<br />к команде Сбера

Митап для разработчиков, Data People и всех кому интересно узнать про новейшие разработки Сбера в области больших языковых моделей

Зачем нужен GigaChat?

Нужно было предсказать название настольной игры по её описанию. В конце митапа поздравили ребят с лучшими решениями и узнали как справился с решением GigaChat.

One Day Solo Hackathon. Решаем NLP-задачку. Кто справится лучше: вы или GigaChat?

Банк активно общается с клиентами через различные каналы связи, такие как звонки, чаты и опросы. Voice360 — это дата-продукт, который позволяет извлекать знания о клиентах из коммуникаций. В докладе рассмотрели как устроена платформа Voice360 и задачи, которые мы решаем с ее помощью. Отдельно рассмотрели кейсы применения GigaChat для анализа коммуникаций в рамках Voice360.

Voice360 — платформа аналитики коммуникаций банка с клиентами. Кейсы применения GigaChat для аналитики коммуникаций

Рассказал о том, как современные генеративные модели используются в Сбере и как это помогает нам соответствовать ожиданиям рынка. Разобрали какие инструменты сейчас есть, что у искусственного интеллекта получается хорошо, а с чем ещё есть сложности и как мы с этим работаем. Подняли тему зрелости генеративных моделей, насколько они упрощают решение текущих задач и позволяют создавать принципиально новые бизнес-процессы коммуникации с клиентами.

Генеративный персонализированный контент для коммуникаций с клиентами

Я и мой коллега Алексей Резвых рассказали о появлении больших языковых моделей в 2018 году. Оно произвело революцию в области машинного обучения, в целом, и обработки естественного языка, в частности. Спустя пять лет потенциал LLM всё ещё остаётся неисчерпанным — регулярно появляются как новые архитектуры, так и новые области применения.  Сегодня LLM находят своё широкое применение в извлечении знаний из текста. Диалоги в этом ряду не являются исключением. На докладе будет рассказано о специфике задач извлечения знаний из диалогов, и будут освещены горизонты, которые открылись в этих задачах с приходом языковых моделей.

Применение больших языковых моделей для автоматического извлечения знаний из диалогов: методы и применения

Я и мой коллега Никита Кулин рассказали о появлении больших языковых моделей в 2018 году. Оно произвело революцию в области машинного обучения, в целом, и обработки естественного языка, в частности. Спустя пять лет потенциал LLM всё ещё остаётся неисчерпанным — регулярно появляются как новые архитектуры, так и новые области применения.  Сегодня LLM находят своё широкое применение в извлечении знаний из текста. Диалоги в этом ряду не являются исключением. На докладе будет рассказано о специфике задач извлечения знаний из диалогов, и будут освещены горизонты, которые открылись в этих задачах с приходом языковых моделей.

В докладе я рассказал о том, как искусственный интеллект используется в экосистеме Сбера для создания продуктов и сервисов для физических лиц (B2C). Поговорим о сервисах самого разного плана — от финтеха до индустрии развлечений. Также рассмотрим примеры самых разных методов: классические модели для работы с табличными данными, обработка естественных языков, изображений и текстов. Ну и, конечно, про самые современные тренды — большие языковые модели и то, как мы планируем их использовать.

Зачем нужен GigaChat?

О чём митап?