«Сбербанк» выпустил первую открытую нейросеть с режимом рассуждений
Точность работы GigaChat 3.5 Reasoning оказалась сопоставима с лучшими мировыми языковыми моделями.
Нейросети продолжают стремительно эволюционировать. Сейчас это уже не просто электронные помощники, способные быстро найти нужную информацию или решить несложную задачу, а инструменты, способные анализировать.
Нейросеть исправляет собственные ошибки
«Сбер» выпустил новую версию своей флагманской нейросети, которая получила название GigaChat 3.5 Reasoning. По словам разработчиков, на текущий момент это единственная российская открытая модель, которая последовательно рассуждает перед ответом, работает с цепочками задач и способна исправлять собственные ошибки.
При работе с пользователем GigaChat 3.5 Reasoning не дает быстрых ответов на сложные вопросы. Модель раскладывает задачу на этапы и составляет план решения. Только после этого модель обращается к поиску и другим инструментам. Перед финальной выдачей ответа система еще раз анализирует его, исправляя ошибки, которые могли быть допущены в процессе обработки.
Модель позиционируется не только как быстрая, но и старающаяся минимизировать количество используемых ресурсов. Это выгодно отличает ее от открытых нейросетей классического формата.
С прицелом на аналитику
GigaChat 3.5 Reasoning настроена именно на аналитику. Например, модель может найти противоречия между пунктами договора, провести финансовые расчёты или разобраться в сложной ошибке в коде.
При этом важно, что у пользователя остается выбор. Он может запускать и отключать режим рассуждения отдельной кнопкой. Проще говоря, если ему больше нужны именно быстрые ответы, они остаются доступными.
Благодаря поддержке рассуждений качество GigaChat выросло почти по всем замерам, наиболее заметный прогресс – в агентских задачах, работе с функциями и инструментами, программировании и задачах со сложной логикой. По ключевым направлениям – следованию сложным инструкциям, планированию и написанию кода – GigaChat 3.5 Reasoning вплотную приблизился к лучшим мировым моделям.
Режим рассуждений потенциально может быть полезен для целого ряда сфер. В частности, в юриспруденции, финансах, образовании, разработке программного обеспечения и многих других. Новинка уже доступна всем пользователям, а разработчикам – бесплатно по лицензии MIT для интеграции в свои продукты. Модель станет доступна бизнесу по API в ближайшее время.
Эволюция за короткое время
Отметим, что модель GigaChat прошла большой эволюционный путь за относительно короткое время. О ее запуске было объявлено в апреле 2023 года и «Сбер» начал активное внедрение нейросети в свои инструменты. Уже в августе того же года она была встроена в голосовой ассистент «Салют». Первыми оценить возможности сервиса смогли владельцы умных колонок SberBoom и SberBoom Mini.
В течение следующих двух лет нейросети активно продвигались в корпоративном секторе. Первоначально основной областью их применения стали всевозможные чат-боты. Однако не прекращались попытки приспособить ИИ к выполнению и более сложных бизнес-задач. В экосистеме «Сбера» развивались решения на базе GigaChat API, ориентированные на создание интеллектуальных помощников для организаций.
В июле этого года «Сбер» представил GigaChat 3.5 Ultra. По словам разработчиков, модель генерирует текст в четыре раза быстрее предыдущего поколения, требует меньше вычислительных ресурсов и почти вдвое компактнее. При этом в центре внимания оказалось развитие функционала, который может быть полезен именно в корпоративном секторе. В частности, GigaChat 3.5 Ultra получила улучшенные возможности для программирования, математических и финансовых расчетов. Модель точнее пишет и проверяет программный код, лучше работает с числами, а ее ответы стали более структурированными и удобными для восприятия.
Выход GigaChat 3.5 Reasoning стал очередным шагом в направлении превращения нейросети из простого электронного помощника в инструмент, который позволяет решать действительно сложные задачи. В ближайшие годы конкуренция на рынке ИИ будет смещаться в сторону качества агентных систем: способности понимать контекст, работать с данными конкретного пользователя или компании, обеспечивать безопасность информации и выполнять сложные сценарии без постоянного контроля человека.
