ВК рассказал о тестировании собственного решения для обучения искусственному интеллекту (ИИ), которое позволяет одновременно тренироваться на данных из разных баз данных, не обмениваясь ими и не рискуя утечь персональные данные. Этот принцип называется вертикальным федеративным обучением (VML).
По словам Артема Агафонова, руководителя группы Data Science подразделения VK Predict, теперь компании для формирования аналитической модели в первую очередь обязаны делиться собственными данными друг с другом, причем задействованы разработчики сервисов и владелец инфраструктуры. в их лечении. Безопасность этих данных гарантируется только доверием между участниками процесса обучения.
Принцип вертикального федеративного обучения используется Google, а также разработан Amazon, IBM и Nvidia. По данным Market.us, в прошлом году мировой рынок федеративного обучения стоил 133,1 миллиона долларов и, как ожидается, к 2032 году достигнет 311 миллионов долларов.
Используя прогнозные модели, вы можете прогнозировать спрос или предложение. Например, модель может сразу анализировать данные о продажах розничного продавца и данные о посещаемости торговых центров. Решение может быть востребовано в разных секторах, таких как финансовые технологии и производство. В настоящее время ВК тестирует сервис с несколькими партнерами по розничной торговле и развитию и планирует продавать это решение в будущем.
Напомним, в феврале ВК представил собственную LLM, генеративные функции которой будут тестироваться в сервисах ВК — почте, календаре, заметках и облаке. Нейросеть обучалась на «открытых корпусах текстов из Интернета и публичных данных социальной сети ВКонтакте — постах и комментариях в открытых группах».
Источник: РБ.РУ
