Сбер ruRoBERTa Языковая модель

Основная статья: Речевые технологии: на пути от распознавания к пониманию

2021: Языковые модели от SberDevices признаны лучшими по пониманию текстов на русском языке

Разработанная SberDevices текстовая модель ruRoberta-large finetune стала лучшей по пониманию текста в соответствии с оценкой русскоязычного бенчмарка для оценки больших текстовых моделей Russian SuperGLUE, уступая по точности только человеку. Также в шестёрку лидеров вошло ещё четыре модели от SberDevices: ruT5-large-finetune, ruBert-large finetune, ruT5-base-finetune, ruBert-base finetune. Об этом 25 августа 2021 года сообщили в Сбербанке.

Обучив языковую модель ruBERT, в Сбере стали развивать её более продвинутую версию — ruRoBERTa. Архитектурно это тот же BERT, обученный на большом корпусе текста, только на задачу восстановления маскированных токенов, на большом батч-сайзе и с токенизатором BBPE от нейросети ruGPT-3. Обучение модели на суперкомпьютере «Кристофари» заняло три недели, итоговый датасет (250 ГБ текста) был похож на тот, что использовался для ruGPT-3, однако из него был удалён английский и часть «грязного» Common Crawl.

Место в рейтинге Russian SuperGLUE зависит от того, насколько качественно нейросеть выполняет задания на логику, здравый смысл, целеполагание и понимание смысла текста. Это открытый проект, которым пользуются все исследователи данных, работающие с русскоязычными нейросетями.Игорь Лейпи, ГК Softline: Объем поставок российских операционных систем в ближайшие годы увеличится как минимум вдвое

Оценка общего понимания языка начинается в рейтинге с набора тестов, отражающих различные языковые явления — диагностического датасета. Он отражает лингвистические феномены языка и показывает, насколько модель ruRoberta-large finetune понимает те или иные его особенности. Высокий скор (LiDiRus) говорит о том, что модель не просто запомнила задания или угадывает результат, а выучивает особенности и осваивает разнообразие феноменов русского языка.

Каждая модель также оценивается посредством различных заданий, среди которых DaNetQA — набор вопросов на здравый смысл и знание, с ответом «да» или «нет», RCB (Russian Commitment Bank) — классификация наличия причинно-следственных связей между текстом и гипотезой из него, PARus (Plausible Alternatives for Russian) — целеполагание, выбор из альтернативных вариантов на основе здравого смысла и другие.

Специалисты Сбера несколько лет занимаются совершенствованием нейросетей для русского языка. Для их объективной оценки мы разработали лидерборд Russian SuperGLUE, который чётко показывает прогресс в данной работе. Наша конечная цель — создание надёжных интеллектуальных систем для решения разноплановых задач на русском языке, которые могут стать предшественниками сильного искусственного интеллекта отечественной сборки, - рассказал Давид Рафаловский, исполнительный вице-президент Сбербанка, CTO Сбера, руководитель блока «Технологии».