Сбер выложил в открытый доступ базовую и инструктивную версии модели GigaChat Lite и GigaEvbeddings-instruct, а также обновил семейство open-source моделей машинного обучения для распознавания речи и эмоций GigaAM, рассказал в рамках конференции AI Journey технический директор GigaChat Федор Минькин.
Он отметил, что GigaChat Lite предназначена для решения типовых задач на скорость, а GigaEmbeddings-instruct помогает решать задачи с применением технологии RAG (Retrieval Augmented Generation).
Также, бизнес может через облачный API использовать модель GigaChat MAX.
После большого обновления модель GigaAM получила улучшенную подготовку данных и технологию предобучения. Это позволило снизить количество ошибок в словах при распознавании запросов на русском языке.
