Сбербанк объявил о предоставлении открытого доступа к двум новым моделям искусственного интеллекта: Giga-Embeddings, обновленной модели для создания векторных представлений текста, и Kandinsky Video Lite, модели для генерации видео. Оба инструмента распространяются по открытой лицензии, что позволяет их свободное использование в коммерческих проектах. Об этом сообщил Андрей Белевцев, старший вице-президент, руководитель блока ‘Технологическое развитие’, на мероприятии ‘День ИИ’ в Сколково.
Модель Kandinsky Video Lite позволяет создавать короткие видео длительностью до 10 секунд на основе текстового запроса. Содержит два миллиарда параметров и, по оценкам внутренних тестов, превосходит более громоздкие модели. Важным аспектом является то, что при обучении модели учитывался отечественный культурный контекст, что позволяет лучше адаптировать контент к российской аудитории. Упрощенная версия, Kandinsky Video Lite Flash, работает примерно в шесть раз быстрее базовой модели.
Модель Giga-Embeddings, в свою очередь, заняла первое место в авторитетном бенчмарке ruMTEB, достигнув результата 74.1. Она обеспечит высококачественные векторные представления текста и станет надежным инструментом для создания RAG-систем, которые позволяют обеспечивать точность ответов и надежность поиска по документам. Эта модель особенно полезна для бизнес-структур, которые нуждаются в качественной аналитике данных и автоматизированной поддержке пользователей.
В последние годы Сбер активно работает над развитием моделей генеративного ИИ. Как отметил Белевцев, это открытие — не просто шаг вперед в области технологий, но и важный вклад в развитие международного open-source сообщества. Такие инструменты будут способствовать инновациям и новым продуктам, укрепляя позиции России на технологической арене.
С развитием искусственного интеллекта и увеличением его присутствия в различных сферах, такие открытые инструменты, как Giga-Embeddings и Kandinsky Video Lite, предлагают большой потенциал для бизнеса и разработчиков. Оба инструмента уже доступны на платформах Hugging Face и GitHub, что дает возможность заинтересованным сторонам адаптировать их для своих задач и проектов.