ВК обучит модель ИИ на независимых наборах данных

ВК рассказала о тестировании собственного решения для обучения искусственного интеллекта (ИИ), которое может одновременно обучаться на данных из разных баз без фактического обмена ими и риска утечки персональных данных. Этот принцип называется вертикальным федеративным обучением (VML).

По словам руководителя группы Data Science подразделения «ВК Predict» Артема Агафонова, сейчас компании для обучения аналитической модели в основном вынуждены делиться собственными данными друг с другом, причем разработчиками сервисов и владельцем инфраструктуры, занимающимися их обработка. Безопасность этих данных гарантируется только доверием между участниками процесса обучения.

Принцип вертикального федеративного обучения используется Google, а также разрабатывается Amazon, IBM и Nvidia. По данным Market.us, в прошлом году мировой рынок федеративного обучения составил 133,1 миллиона долларов и, как ожидается, к 2032 году вырастет до 311 миллионов долларов.

Используя прогнозные модели, вы можете прогнозировать спрос или предложение. Например, модель может сразу анализировать данные о продажах ритейлера и данные о посещаемости торгового центра. Решение может быть востребовано в разных отраслях, таких как финтех и промышленность. Сейчас ВК тестирует сервис с несколькими партнерами из ритейла и девелопмента 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