«Сбер» предоставил разработчикам свободный доступ к библиотеке Sim4Rec, которая позволяет создавать рекомендательные системы на базе генеративного искусственного интеллекта.
Возможности разработки
Инструмент «Сбера» Sim4Rec позволяет моделировать реакцию пользователей на предложения рекомендательной системы на основе синтетических данных. В основе алгоритма лежит нейросеть, способная симулировать действия клиента. В библиотеке пользователь представлен в виде модели, которая генерирует его потенциальные действия с учетом просмотренного контента, заказанных товаров или услуг.
Sim4Rec разработана совместно исследователями «Сбера» и «Национального центра когнитивных разработок» университета ИТМО и представляет собой open source решение. Сфера применения разработки – обучение, тестирование и оценка качества рекомендательных систем. Благодаря синтетической генерации библиотека не нарушает конфиденциальность пользователей и позволяет тестировать алгоритм не на реальных клиентах.
Александр Ведяхин, первый зампредседателя правления Сбербанка, рассказал, что корпорация всегда последовательно выступала за обмен лучшими практиками и инструментами для внедрения новых технологий. Особенно это актуально в самый разгар гонки за искусственным интеллектом.
Улучшение искусственного интеллекта
Кроме того, «Сбер» презентовал новую библиотеку Py-Boost, которая повышает скорость разработки моделей машинного обучения. Она использует собственный алгоритм SketchBoost, ускоряющий обучение нейросетей для применения в финансовых, страховых и B2B отраслях.
Используемый метод бустинга при тренировке сокращает время, необходимое для решения задач многоклассовой классификации и многозадачной регрессии. SketchBoost создает набросок структуры дерева поиска, что зачастую ускоряет процесс обучения и повышает точность. В «Сбере» отмечают, что Py-Boost способен заменить десятки других моделей, особенно если необходима поддержка работы с сотнями классов.
Александр Ведяхин уточнил, что библиотека лучше всего подойдет для разработки рекомендательных сервисов в сфере финансов и страхования и сократит время, необходимое для вывода продукта на рынок.