Метрика Persistence Сбера оценивает качество ИИ без разметки и человека

Специалисты Центра практического искусственного интеллекта Сбербанка совместно с НИУ ВШЭ разработали метрику Persistence, которая позволяет оценивать качество моделей искусственного интеллекта без участия человека и без размеченных данных.

О разработке сообщили в пресс-службе Сбера агентству ТАСС. Новая методика ориентирована на автоматическую оценку моделей на основе их внутренней структуры.

Как работает Persistence

По словам директора департамента развития ИИ-решений Сбербанка Сергея Рябова, ранее выбор архитектуры и момента остановки обучения часто происходил «вслепую» или требовал дорогостоящих экспериментов с разметкой.

Метрика Persistence анализирует геометрию эмбеддингов и позволяет выбрать лучшую конфигурацию модели или определить оптимальную эпоху остановки обучения, снижая риск переобучения.

Практическое значение разработки

Ранее подбор эмбеддингов требовал тестирования множества конфигураций на размеченных данных, что занимало сотни GPU-часов. Теперь этот процесс можно автоматизировать.

Разработчики отмечают, что метрика также помогает подбирать размер эмбеддингов, число слоев и функцию потерь, а её эффективность выше зарубежных аналогов по корреляции с качеством на прикладных задачах.

Ожидается, что технология улучшит работу рекомендательных систем, онлайн-кинотеатров, маркетплейсов и голосовых помощников, а также ускорит внедрение ИИ в медицину и снизит зависимость от размеченных данных.

Больше новостей и эксклюзивных видео смотрите в канале Самара Онлайн 24 в MAX.

Читайте также:

• Апрель не прощает ошибок: какую рассаду нужно срочно посадить, чтобы не остаться без урожая
• Это перевернёт поездки навсегда: новые вагоны РЖД взорвали сеть
• Шашлык за 1 час, который тает во рту: секрет сочной курицы раскрыт
• Омар Хайям раскрыл секрет: как сохранить спокойствие даже в самые трудные моменты
• Долгожданный ответ получен: сколько будем отдыхать на 1 Мая