Источник: Российский университет дружбы народов – Peoples’Friendship University of Russia –
Важный отказ от ответственности находится в нижней части этой статьи.
Магистр направления «Фундаментальная информатика и нформационные технологии» факультета физико-математических и естественных наук РУДН Фернандо Леон занял первое место в летней школе по машинному обучению SMILES. Школу организовал этим летом Сколковский институт науки и технологий совместно с Harbin Institute of Technology (Китай).
Команда Фернандо, в которой также были представители Сколтеха и Высшей школы экономики, подготовила проект «LLM-агенты для прогнозирования общественного восприятия действий центральных банков».
Ребята разработали прототип системы синтетической фокус-группы, основанной на больших языковых моделях (LLM). Вместо традиционного сбора реальных участников опроса команда создала 10 виртуальных «аватаров» с отличными друг от друга социально-демографическими характеристиками — возрастом, уровнем дохода, профессией и финансовыми привычками. Эти «аватары» реагировали на различные сообщения и инициативы Центробанка, например, об изменении ключевой ставки или мерах поддержки, что позволило анализировать восприятие этих новостей представителями разных сегментов общества.
«Над проектом мы трудились в течение недели дистанционно, тему выбрали из предложенных организаторами школы. Для меня самым сложным было то, что я впервые работал с языковыми моделями, но я смог достаточно быстро разобраться в нюансах. После окончания школы мы ещё немного доработали проект и улучшили свои показатели», — Фернандо Леон, магистрант факультета физико-математических и естественных наук РУДН.
Проект команды магистранта РУДН демонстрирует, как искусственный интеллект может повысить скорость, точность и масштабируемость коммуникации финансовых институтов с обществом:
- виртуальные «аватары» предоставляют обратную связь за минуты, а не недели, и требуют значительно меньше ресурсов, чем классические фокус-группы;
- благодаря ей центральные банки могут быстрее тестировать и адаптировать свои сообщения, повышая их понятность и снижая риск негативной реакции;
- проект легко масштабировать, при этом создание сотен или тысяч «аватаров» позволит моделировать реакцию больших групп населения.
За победу в конкурсе ребята получили 1 миллион токенов для работы с GigaChat — искусственным интеллектом от Сбера.
Примите к сведению; Эта информация является необработанным контентом, полученным непосредственно от источника информации. Она представляет собой точный отчет о том, что утверждает источник, и не обязательно отражает позицию MIL-OSI или ее клиентов.