Нейросетевая модель GigaChat выполнила все задания единого государственного экзамена по обществознанию и набрала 67 баллов, что превышает минимальный балл для подачи в вуз (45 баллов) и средний балл по предмету в 2023 г. (56,4 балла). Об этом рассказал вице-президент по Цифровым поверхностям «Салют» Сбербанка Денис Филиппов.

В ходе испытаний проверялись способности обновленной версии GigaChat, в основе которой лежит одна из наиболее продвинутых моделей для русского языка с 29 млрд параметров.

Для проведения эксперимента был выбран предмет «Обществознание». Таким образом, успешная сдача этого экзамена свидетельствует о высокой степени зрелости модели в вопросах социальных норм, экономических и юридических законов. Об этом CNews сообщили представители НИУ ВШЭ.

Для проверки знаний GigaChat использовались только актуальные тестовые задания 2024 г., размещенные на сайте ФИПИ. Перед экспериментом команда удостоверилась, что эти задания не применялись для предварительного обучения модели. Ответы GigaChat сначала проверил независимый эксперт НИУ ВШЭ, а затем экспертная комиссия Института образования ВШЭ. Оценивались не только корректность постановки задач и достоверность фактологических ответов GigaChat, но и качество выполнения творческих (открытых) заданий.

«Наши эксперты оценивали знания GigaChat независимо от исследовательских и инженерных команд «Сбера». Мы проверяли ответы так же, как если бы их давал обычный выпускник школы. По результатам видно, что нейросетевая модель не только обладает достаточным уровнем фактических знаний, но также способна логически мыслить и выбирать лучшее решение из возможных», – сказал Евгений Терентьев, директор Института образования ВШЭ.

«Для нас важно оценивать эффективность GigaChat не только по техническим метрикам, но и с точки зрения обычного человека — способен ли сервис помочь в какой-то отдельной области знаний, насколько модель сообразительна, креативна. Для такой оценки хорошо подходят тесты, используемые в системе образования, включая ЕГЭ. Результаты экзамена говорят о том, что GigaChat хорошо эрудирован в области социальных наук. Значит, наш искусственный интеллект «понимает» основные законы общества и ориентируется в вопросах морали. Это еще одно свидетельство, что пользователи могут использовать наш сервис для решения реальных задач, связанных с фактологией — достаточно в естественной форме задать вопрос, и GigaChat выдаст точный ответ или поможет разобраться в сложной теме», – отметил Денис Филиппов, вице-президент по Цифровым поверхностям «Салют» Сбербанка.

Эксперимент, аналогичный проведенному совместно с ВШЭ, скоро сможет повторить каждый желающий — разработчики GigaChat готовят к публикации на GitHub специальный скрипт. Он позволит «одной кнопкой», без необходимости вручную вбивать тексты заданий, протестировать, как нейросетевая модель Сбербанка сдает ЕГЭ.

Источник: cnews.ru

Пользователи GigaChat смогут генерировать уникальную музыку по текстовому запросу

«Сбер» расширит возможности своего сервиса благодаря интеграции в GigaChat нейросетей CLaMP и SymFormer

Скоро GigaChat сможет генерировать музыкальные треки по произвольным текстовым запросам пользователей. Об этом рассказал вице-президент по цифровым поверхностям «Салют» Сбербанка Денис Филиппов.

Для генерации музыки человеку будет достаточно сформулировать задачу, например, «Сочини весёлую музыку в стиле кантри» или «Напиши трек для лаундж-зоны бизнес-центра». В ответ GigaChat будет выдавать аудиофайл с уникальной музыкальной композицией и нотную партитуру в формате MIDI, который понимает любая DAW (Digital Audio Workstation). Пользователь сможет прослушать и скачать получившийся трек, а MIDI-файл использовать в собственных творческих проектах (редактировать гармонии, изменять аранжировку и получать разнообразные варианты звучания трека) и даже в музыкальном продакшене.

Генерация музыки в GigaChat возможна благодаря интеграции нейросетей CLaMP и SymFormer. Для обучения SymFormer использовались платформа ML Space на базе суперкомпьютера Christofari и датасет из более 200 тыс. композиций разных стилей: от классики до современной электронной музыки и рока. Модель для генерации треков основана на принципе рассмотрения музыки в качестве нотного текста — в этом помогла адаптация подхода text-2-image к нотному домену.

Создание музыкальных треков происходит в несколько этапов:

Первый этап. С помощью модели CLaMP текстовый запрос пользователя обрабатывается и конвертируется на понятный для генератора мелодий язык.

Второй этап. Полученные данные, включая информацию о стиле, попадают в SymFormer, где происходит генерация нескольких вариантов мультидорожечного трека, из которых нейросеть выбирает наиболее удачные варианты по стилю и композиции.

Третий этап. На финальном этапе механизм рендеринга формирует аудиофайл и передаёт результат пользователю.

Денис Филиппов, вице-президент по цифровым поверхностям «Салют» Сбербанка, сказал: «Новые возможности GigaChat будут полезны не только музыкальным энтузиастам и представителям творческих профессий. Одним из сегментов целевой аудитории сервиса мы видим представителей среднего и малого предпринимательства. Благодаря GigaChat они смогут быстро, качественно и, что важно, абсолютно легально решать задачи бизнеса: создавать фоновое музыкальное сопровождение для кафе, салонов красоты и залов ожидания, генерировать треки для рекламных видеороликов и соцсетей».

Источник: cnews.ru