Сбер представил новую модель GigaChat 3.5 Ultra

Сбер выпустил новую флагманскую модель нейросети GigaChat 3.5 Ultra. Она лучше пишет код, решает агентские задачи и работает с длинными текстами.

В пресс-службе отмечают:

Новая модель GigaChat 3.5 Ultra доступна пользователям бесплатно в ИИ-помощнике ГигаЧат и в Open Source разработчикам по всему миру для создания собственных сервисов. Нейросеть генерирует длинный текст до 4-х раз быстрее, потребляет меньше ресурсов и почти вдвое компактнее предыдущей версии. Обновленная модель лучше решает задачи, связанные с написанием кода, математикой, работой с длинными текстами и автономными агентными сценариями.

В основе новой модели – собственная отечественная архитектура с технологией линейного внимания, разработанная командой Сбера. GigaChat 3.5 Ultra является одной из самых больших моделей с технологией так называемого линейного внимания среди всех, что выходили в Open Source. В отличие от классического «внимания» ИИ-моделей, которое при каждом новом слове заново сверяет его со всем предыдущим текстом, линейное внимание один раз «запоминает» суть прочитанного и дальше просто дополняет эту память.

Антон Фролов, старший вице-президент, руководитель блока «Развитие генеративного ИИ» Сбера:

GigaChat 3.5 Ultra – наш шаг к тому, каким должен быть ИИ-инструмент для решения реальных задач: полноценный партнер, способный мыслить в логике конкретного процесса, а не просто отвечать на вопросы. Чтобы разработать такую модель, нужно постоянно экспериментировать и пробовать то, чего до тебя не делал никто – количество наших экспериментов выросло более чем вдвое, до 1500. Мы доказали, что создать сильную модель можно на собственной архитектуре и с принципиально меньшими ресурсами. Хотим, чтобы наши решения становились основой для новых продуктов и исследований, выходящих далеко за пределы Сбера.

Напомним, неделей ранее исследователи из Сбера разработали и опубликовали первую в России большую языковую модель GFusion. Ее работа основывается на тех же принципах, которые используются диффузионными нейросетями для генерации изображений и роликов. Этот подход ускорил написание текстов на 45% по сравнению с классической большой языковой моделью, на базе которой обучался новый ИИ.

Источник: ТАСС