Нейросеть YandexGPT научат распознавать и переводить текст с изображений, аудио- и видеофайлов, пишут «Ведомости» со ссылкой на описание вакансии AI-тренера, опубликованной на сайте компании «Яндекс». По словам источника ресурса, близкого к «Яндексу», предполагается нанять около десятка специалистов такого профиля.
Источник изображения: geralt/Pixabay
Как указано в описании вакансии, в обязанности тренера входит обучение генеративной модели, создавая собственные эталонные примеры, а также оценка качества перевода и обучение нейросети распознаванию и переводу текста с изображений и видео.
В начале 2023 года «Яндекс» объявляла набор AI-тренеров для обучения моделей семейства YandexGPT, напомнил представитель компании. Но если тогда принимали на работу специалистов гуманитарного направления, умеющих работать с русскоязычными текстами, то сейчас речь идёт о специалистах, ориентирующихся в узкоспециализированных тематиках, чтобы точечно углубить знания ИИ-модели. Например, они должны разбираться в терминологии самых разных направлений — от физики до юриспруденции, сообщил представитель «Яндекса».
Гендиректор Dbrain, автор Telegram-канала AI Happens Алексей Хахунов отметил, что в машинном обучении самыми важными критерии являются чистота и качество данных. По словам Хахунова, для обучения современных моделей нужны два типа специалистов: нейролингвисты, которые знают, как работают нейросети и могут создавать современные алгоритмы — в первую очередь машинных переводов, и специалисты, в совершенстве владеющие несколькими языками, что позволяет создавать пары между различными языками.
При этом нужно делать не дословный перевод, а собирать семантически близкие виды переводов. «Одни и те же фразы по смыслу могут звучать по-разному на разных языках, и важно, чтобы переводчик опирался на глубокое понимание языка, а не на дословный перевод», — пояснил эксперт.
С ним согласился эксперт Альянса искусственного интеллекта Андрей Комиссаров, по словам которого, проблема в том, что на большом количестве языков нейросети делают дословный перевод, поскольку не ощущают тонкостей языка и не могут работать с фразеологизмами. «В данном случае речь идёт о дообучении модели. Для этого необходимо чутье языка», — отметил он.
Сейчас с переводом у нейросетей дела идут по-разному. «Если с английским языком машина более-менее справляется, то в случае с китайским, если перевести текст туда и обратно, он фактически превратится в бессвязный набор слов», — сообщил Комиссаров.
