Исследователи из ИТМО использовали большие языковые модели для автоматизации разработки отраслевых систем ИИ

В ИТМО разработали новую гибридную систему искусственного интеллекта на основе автоматического машинного обучения и больших языковых моделей. LLM-агент помогает взаимодействовать с AutoML, упрощая работу с данными. Теперь можно просто описать задачу, а система сама запросит нужные уточнения, переведёт запрос в термины разработки, напишет код и интерпретирует результаты.

В этом проекте языковые модели используются для нескольких этапов машинного обучения: сбор информации от пользователя через диалоговый интерфейс, анализ данных и интерпретация результата. AutoML настраивается с помощью генеративного ИИ на базе LLM, а адаптивное эволюционное ПО обеспечивает уникальность решений. Прототип системы был представлен 27 сентября, в конце года решение будет оформлено и опубликовано в репозитории открытого кода.

«Чтобы внедрение новой модели искусственного интеллекта не занимало недели и даже месяцы у дорогостоящих специалистов по Data Science, в 2020 г. мы создали FEDOT – инструмент автоматического машинного обучения с открытым исходным кодом. Хотя он быстро разлетелся по миру, инструмент могли полноценно использовать только эксперты довольно высокого уровня. Пользователями FEDOT стали в том числе сотрудники «Яндекс», ВК, «Сбера», «Роснефти», Магнитогорского металлургического комбината. Но для массового отраслевого внедрения инструмент нужно было адаптировать. При решении задач предсказательного моделирования, AutoML порождает довольно много сущностей, которые необходимо понимать и уметь настраивать – от структуры модели до истории ее оптимизации. Эти трудности нам помогли преодолеть интегрированные в инструмент LLM-агенты. Теперь разработать отраслевое ПО с элементами ИИ можно будет в 7 раз быстрее», – расскал доцент ИТМО, руководитель группы научно-технического развития исследовательского центра «Сильный ИИ в промышленности» Николай Никитин.