Сбер предоставил разработчикам бесплатный доступ к симулятору для рекомендательных систем Sim4Rec
Сбер открыл всем желающим свою инновационную разработку — библиотеку Sim4Rec, которая способна использовать генеративный искусственный интеллект для моделирования реакции пользователя на предложения рекомендательной системы на основе синтетических данных. Об этом рассказал первый заместитель председателя правления Сбербанка Александр Ведяхин на ПМЭФ-2023.
Генеративный искусственный интеллект может не только создавать картинки или текст, но и решать менее типовые задачи, такие как симуляция действий клиента, создание цифрового двойника пользователя. Библиотека представляет пользователя в виде модели и симулирует его действия с учётом истории просмотров, контекста, заказанных товаров или услуг.
Решение Sim4Rec разработано совместно исследователями Сбера и Национального центра когнитивных разработок Университета ИТМО — центра компетенции НТИ. Sim4Rec может применяться для обучения, тестирования и оценки качества рекомендательных систем. Поскольку данные генерируются синтетически (программно), библиотека обеспечивает конфиденциальность персональных данных и позволяет обучать рекомендательные алгоритмы, не тестируя их на реальных пользователях.
Александр Ведяхин, первый заместитель Председателя Правления Сбербанка:
«Мы понимаем, что гонка за искусственным интеллектом в самом разгаре, и время здесь — ключевой фактор. Именно поэтому мы последовательно выступаем за обмен лучшими практиками и инструментами, которые ускоряют развитие новых технологий и помогают России выходить на лидирующие позиции в этой индустрии. Наш симулятор Sim4Rec помогает разработчикам быстрее совершенствовать рекомендательные системы, работая с синтетическими данными, — это надёжно, эффективно и безопасно».
Сбер уже давно делится результатами своих исследований в области искусственного интеллекта с сообществом и исследователями. Ранее компания вывела в открытый доступ такие библиотеки, как LightAutoML, RePlay, PyTorch-LifeStream и целый ряд решений в сфере обработки естественного языка.
Решение Сбера ускорит разработку ML-моделей
Также Сбер представил новую программную библиотеку Py-Boost, которая многократно повышает скорость разработки моделей машинного обучения с помощью прорывного алгоритма SketchBoost. Об этом рассказал первый заместитель Председателя Правления Сбербанка Александр Ведяхин на ПМЭФ-2023.
Алгоритм SketchBoost реализует новый подход к использованию методов бустинга при обучении моделей искусственного интеллекта, который применяется для решения B2B-задач в финансах и страховании.
Py-Boost ускоряет разработки в области рекомендаций финансовых продуктов корпоративным клиентам. Такой подход позволяет не только наилучшим образом решить задачу в кратчайшие сроки, но и заменяет десятки различных моделей. Py-Boost многократно повышает скорость обучения моделей при работе с сотнями классов и наименований рекомендуемых продуктов.
Александр Ведяхин, первый заместитель Председателя Правления Сбербанка:
«Совершенствование технологий на базе машинного обучения — это не только тренд, но и способ повысить качество контакта с клиентом, возможность подобрать именно тот продукт, который максимально отвечает его предпочтениям. Для этого мы представили алгоритм, который в разы ускоряет обучение моделей искусственного интеллекта и, как следствие, вывод на рынок разработок в области рекомендательных сервисов в сфере финансов и страхования. Это стратегически важное решение для сохранения лидирующих позиций на высококонкурентном рынке».
Пресс-центр Байкальский банк ПАО Сбербанк