#РоссийскийИИ

Сегодня мы официально запускаем *AVELIN* — искусственный интеллект, который моя команда и я создавали последние три года. Наш путь начался со скромных пилотных проектов, экспериментов с первыми моделями GPT и проведения базовых тестов. Мы быстро эволюционировали от простых чат-ботов с одной моделью до разработки нашей собственной проприетарной системы обучения, включающей поглощение знаний, хранение документов и наши первые реализации генерации с дополненной выборкой (RAG). ...

Меня часто спрашивают, почему международные модели ИИ, например от OpenAI, неизменно превосходят российские аналоги, такие как GigaChat. Чтобы понять эту разницу, необходимо выйти за рамки анализа кода и рассмотреть фундаментальные, структурные проблемы. Вот ключевые факторы, ограничивающие позиции России в глобальной гонке ИИ. 1. Дефицит вычислительных мощностей Эффективная разработка ИИ в масштабе зависит от необработанной вычислительной мощности. С 2022 года доступ к жизненно важным высокопроизводительным чипам NVIDIA (таким как A100 и H100) был прекращен. Обучение модели масштаба GPT-4 требует кластера из более чем 10 000 графических процессоров — это ресурсные возможности, которых просто нет в России. Для контекста: самый мощный суперкомпьютер Сбера, Christofari Neo, работает на уровне около 12 петафлопс, что в 50-100 раз меньше, чем у ведущих мировых исследовательских центров ИИ. ...