Сбер и СберДевайс представили ИИ-решение, которое помогает генерировать заголовки | Новости компании

Решение на основе технологий искусственного интеллекта для создания заголовков разработали исследователи Сбербанка и СберДевайс (ООО «СалютДевайс»). Он основан на модели NeONKA, которая используется в сервисе GigaChat. Редакция интернет-издания «Ленты.ру» (входит в медиахолдинг «Рамблер и Ко») протестировала решение первой.

ИИ-решение выступает в роли напарника редактора, предлагает множество вариантов заголовков для одного и того же текста, а человек выбирает из них наиболее удачный. В этом случае нет необходимости проверять информацию — в нее попадут только те данные, которые уже есть в тексте.

Полина Тризонова, руководитель пресс-службы Сбербанка:

«Создание ярких, интересных заголовков — это отдельный навык не только для журналистов, но и для пресс-атташе, особенно при таком объеме новостей и пресс-релизов, как у Сбербанка. Представляем технологический инструмент, созданный по нашей модели, который позволяет журналистам, редакторам и всем, кто работает с контентом, быстро получать жизнеспособные заголовки с минимальным участием самих авторов. Я уверен, что в будущем, когда наши ИИ— сервис будет доступен широкому кругу пользователей, станет эффективным помощником в огромном потоке создаваемых информационных поводов. На данный момент решение все еще проходит тестирование перед выпуском в промышленность. ”

Владимир Тодоров, главный редактор Lenta.ru, директор по развитию СМИ Рамблер&со:

«Редакция «Ленты.ру» получила огромное удовольствие от работы над этим проектом. Мы рады поделиться своим опытом с представителями креативной индустрии для быстрого и качественного создания ярких информационных поводов. Именно синергия знаний и навыков команд СберДевайс, Департамента исследований и инноваций и Сбер ИИ позволила создать такой продукт в кратчайшие сроки».

Ранее аналитики медиахолдинга Rambler&Co опросили более 150 000 читателей о том, как они относятся к использованию моделей машинного обучения для создания контента. Четверть россиян (25%) доверили бы вместо авторов заголовки языковым моделям, 23% — пояснительным материалам и тематическим карточкам с инструкциями, 16% — новостям спорта. Респонденты отметили, что модели машинного обучения могут быть полезны, если их использовать точечно. Например, чуть более двух третей участников опроса (68%) уверены, что с помощью ИИ удастся полностью исключить орфографические и пунктуационные ошибки в текстах.

GigaChat — мультимодальная нейронная сеть Сбербанка. Она умеет отвечать на вопросы пользователей, поддерживать диалог, писать программный код, создавать тексты и картинки на основе описаний в рамках единого контекста. Архитектура сервиса GigaChat основана на ансамбле нейросетей модели NeONKA (NEural Omnimodal Network with Knowledge-Awareness), который включает в себя различные нейросетевые модели и метод контролируемой тонкой настройки, обучения с подкреплением с обратной связью с человеком. Благодаря этому нейросеть Сбера может решать множество интеллектуальных задач: поддерживать беседу, писать тексты, отвечать на фактические вопросы. А включение в ансамбль модели Кандинского 2.1 дает нейросети умение создавать образы.