Ученые обучили ИИ сложным правилам русского языка

Исследователи из Московского государственного университета и компании "Яндекс" предприняли важный шаг в этом направлении, разработав инновационный метод, позволяющий искусственному интеллекту осваивать сложные правила русского языка. Для этого они создали уникальный набор данных, включающий примеры реальных ошибок, которые часто встречаются даже у носителей языка. Среди таких ошибок — особенности пунктуации в сложноподчинённых предложениях, вопросы слитного и раздельного написания слов, а также использование редких синтаксических конструкций, что существенно повышает качество обучения моделей.

Как отметили представители "Яндекса" в интервью РИА Новости, традиционный подход к обучению, основанный на демонстрации случайных пар "ошибка — исправление", оказывается недостаточно эффективным для усвоения сложных языковых правил русского языка. Это связано с тем, что стандартные методы не учитывают глубину и разнообразие лингвистических особенностей, что затрудняет правильную обработку сложных конструкций и исключений. Новый набор данных, созданный исследователями, позволяет моделям более точно распознавать и корректировать ошибки, что значительно улучшает качество автоматической обработки текста.

Таким образом, разработка МГУ и "Яндекса" открывает новые перспективы для совершенствования систем машинного перевода, автоматической проверки орфографии и пунктуации, а также других приложений, связанных с обработкой русского языка. В будущем это может привести к созданию более интеллектуальных и адаптивных языковых моделей, способных не только исправлять ошибки, но и глубже понимать структуру и логику русского языка, что станет важным шагом в развитии искусственного интеллекта в лингвистической сфере.

В современном мире развитие технологий искусственного интеллекта требует создания качественных ресурсов для обучения и проверки языковых моделей, особенно в области сложных аспектов русского языка. В связи с этим исследователи Института искусственного интеллекта МГУ совместно с командой "Яндекса" разработали уникальный и первый в своем роде открытый датасет под названием LORuGEC, предназначенный для системного решения проблем, связанных с ошибками в русском языке. Этот датасет содержит тщательно отобранные примеры сложных и часто встречающихся ошибок, которые даже носителям языка порой сложно распознать и исправить.

LORuGEC включает в себя реальные случаи ошибок, охватывающие широкий спектр языковых норм — от пунктуации в сложноподчиненных предложениях до правил слитного и раздельного написания слов, а также редких и малоизученных синтаксических конструкций. Как отмечают специалисты компании, именно такие примеры помогают глубже понять тонкости и нюансы русского языка, что особенно важно для автоматизированных систем проверки и обучения. Созданный датасет охватывает 48 правил русского языка, включая те, которые являются обязательными для проверки на Едином государственном экзамене и различных олимпиадах, что делает его ценным инструментом как для образовательных учреждений, так и для разработчиков языковых технологий.

Всего в LORuGEC содержится около тысячи предложений, каждое из которых связано с определенной нормой языка, что позволяет эффективно использовать этот ресурс для тренировки и тестирования моделей искусственного интеллекта. Благодаря такому подходу, датасет способствует не только улучшению качества автоматической проверки текстов, но и способствует более глубокому изучению и сохранению богатства и сложности русского языка в цифровую эпоху. В перспективе подобные разработки могут стать основой для создания более совершенных систем коррекции и обучения, способных помочь как специалистам, так и широкой аудитории пользователей.

В современном мире искусственного интеллекта одной из главных задач является эффективное исправление сложных языковых ошибок без необходимости длительного и ресурсоемкого переобучения моделей. Недавно ученые разработали инновационный подход, который позволяет решать эту проблему за счет поиска релевантных примеров в специально созданном датасете. В основе метода лежит использование дополнительной ИИ-модели под названием Gector, которая выступает в роли вспомогательного поисковика. Она находит в датасете предложения с точно такими же типами ошибок, что и в исходном тексте, и предоставляет эти примеры большой языковой модели для корректировки. К примеру, если в предложении отсутствует запятая перед союзом «что», Gector подберет пример с аналогичной ошибкой, а не просто любое нарушение пунктуации, что значительно повышает точность исправления.

Для создания качественного и надежного датасета исследователи опирались на авторитетные справочные материалы и привлекли студентов-лингвистов, выступивших в роли экспертов. В результате был сформирован корпус из 1000 примеров, в которых не только исправлены ошибки, но и подробно указаны соответствующие правила русского языка. Такой подход обеспечивает не только автоматическую коррекцию, но и способствует углубленному пониманию грамматических норм.

Этот метод открывает новые перспективы в области обработки естественного языка, позволяя создавать более точные и адаптивные системы коррекции текста. В будущем подобные технологии могут значительно облегчить работу редакторов, преподавателей и всех, кто стремится к грамотному письму, обеспечивая высокое качество исправлений без необходимости постоянного переобучения моделей на новых данных.

В современном мире искусственный интеллект стремительно развивается, и одной из ключевых задач становится повышение качества его работы без значительных затрат времени и ресурсов. Следующим шагом в этом направлении стало обучение модели исправлять ошибки без необходимости долгого переобучения, что существенно ускоряет процесс внедрения улучшений. Этот проект служит ярким примером успешного взаимодействия между научным сообществом и технологическими компаниями, подчеркнул на полях Конгресса молодых ученых старший научный сотрудник Института искусственного интеллекта МГУ и разработчик в отделе "Поиска Яндекса" Алексей Сорокин.

В ходе исследования ученые протестировали новый метод на собственных моделях "Яндекса", а также на зарубежной модели Qwen2.5, что позволило объективно оценить эффективность подхода. Результаты показали значительный рост точности: YandexGPT 5 Pro достигла 83%, а YandexGPT 5 Lite улучшилась с 66% до 71%. Модель Qwen2.5-7B также продемонстрировала прогресс, повысив точность с 42% до 56%. Эти показатели свидетельствуют о том, что предложенный метод способен значительно повысить качество ответов моделей без необходимости полного переобучения.

Таким образом, данный проект не только подтверждает потенциал совместной работы науки и индустрии, но и открывает новые возможности для быстрого и эффективного улучшения систем искусственного интеллекта. В будущем такие подходы могут стать стандартом в разработке интеллектуальных систем, позволяя создавать более точные и надежные модели с минимальными затратами времени и ресурсов.

Источник и фото - ria.ru