Польский язык обретает свой интеллект

Автор: Денис Аветисян

Разработана серия крупных языковых моделей, способных понимать и генерировать текст на русском языке.

Разработка PLLuM представляет собой итеративный процесс, охватывающий сбор и анализ данных, обучение модели, точную настройку и оптимизацию, что позволяет создать систему, способную к постоянному совершенствованию и адаптации.

В статье представлена семейство открытых моделей PLLuM, созданных на обширном польском корпусе текстов с акцентом на принципы ответственного ИИ и предоставляющих суверенную альтернативу существующим преимущественно англоязычным моделям.

Несмотря на стремительное развитие больших языковых моделей (LLM), их разработка преимущественно ориентирована на английский язык, что ограничивает возможности для других языков. В данной работе представлена серия моделей ‘PLLuM: A Family of Polish Large Language Models’, разработанная польскими исследовательскими институтами и предназначенная для обработки польского языка. PLLuM представляет собой семейство открытых базовых и инструктивно-настроенных моделей, обученных на крупном корпусе польских текстов с акцентом на принципы ответственного ИИ. Способны ли эти модели стать основой для развития суверенных технологий обработки естественного языка в Польше и за её пределами?

Преодолевая Лингвистический Разрыв: Необходимость Польских Языковых Моделей

Несмотря на значительный прогресс в области больших языковых моделей (LLM), ресурсы для языков, отличных от английского, остаются ограниченными, особенно для польского языка. Это препятствует развитию локальных инноваций и применению современных технологий обработки естественного языка. Существующие модели часто испытывают трудности с пониманием нюансов польской грамматики, культурного контекста и специализированной терминологии, что ограничивает их точность и удобство использования. Необходимы целенаправленные усилия для создания фундаментальных моделей, способных по-настоящему понимать и генерировать польский текст, расширяя доступность передовых технологий и стимулируя исследования.

При выборе стратегии предварительного обучения польских больших языковых моделей необходимо учитывать размер корпуса, его состав, лицензионный статус и архитектурные компромиссы, при этом масштаб корпуса играет решающую роль: 140 миллиардов токенов являются скромным показателем по сравнению с 1 триллионом+ токенов, используемых в современных фундаментальных моделях.

PLLuM: Национальная Инициатива для Польских LLM

Проект PLLuM – это совместная инициатива, направленная на создание и публикацию открытых базовых моделей, адаптированных для польского языка. Цель проекта – предоставить исследователям и разработчикам мощные инструменты для решения задач обработки естественного языка. Модели PLLuM обучены на крупном польском корпусе, содержащем 140 миллиардов токенов, что обеспечивает прочную основу для понимания и генерации польского языка. Последующая тонкая настройка с использованием инструкций позволяет дополнительно улучшить модели, приводя их в соответствие с человеческими предпочтениями. Результатом проекта стала семья из 18 моделей PLLuM с открытым доступом, что способствует развитию польской обработки естественного языка.

Разработка PLLuM включает в себя последовательный процесс, охватывающий сбор и анализ данных, обучение модели, тонкую настройку и оптимизацию.

Повышение Надежности: Валидация и Механизмы Безопасности

PLLuM использует подход LLM-as-a-Judge для автоматической оценки качества генерируемого текста, обеспечивая масштабируемый конвейер оценки. Для согласования выходных данных с ожиданиями человека применяются методы оптимизации предпочтений, такие как Direct Preference Optimization (DPO). Интегрирован фреймворк Guardrails AI для реализации мер безопасности после генерации, обеспечивающих безопасность, фактическую точность и соблюдение юридических норм. Проведенное тестирование и валидация демонстрируют низкий уровень успешности атак (ASR) менее 1.5%, подчеркивая устойчивость PLLuM к враждебным атакам, хотя повышенный уровень ложных отклонений (FRR) указывает на приоритет безопасности.

Оценка PLLuM осуществляется по шести аспектам, определяющим её качество и функциональность.

Совместная Экосистема, Движущая Польскую NLP

Инициатива PLLuM представляет собой масштабное сотрудничество ведущих польских институтов, включая Вроцлавский технический университет, Польскую академию наук и Национальный исследовательский институт. Взаимодействие с CLARIN-PL и Национальным институтом информационных технологий обеспечивает доступ к критически важным данным и инфраструктуре. Университет Лодзи активно участвует в исследованиях и разработках. Работа PLLuM базируется на базе знаний, содержащей 8 880 документов, что повышает производительность и контекстное понимание моделей. Данная экосистема способствует инновациям, ускоряет прогресс и обеспечивает долгосрочную устойчивость польских языковых технологий.

Лидерборд PLLuM представляет собой рейтинг моделей, демонстрирующий их относительную производительность и возможности.

К Доступному и Ответственному Польскому ИИ

Проект PLLuM направлен на расширение возможностей польского сообщества посредством доступных и ответственных инструментов искусственного интеллекта. В основе подхода PLLuM лежит использование методов Retrieval-Augmented Generation (RAG), позволяющих повысить производительность моделей и обеспечивать контекстуализированные ответы. Открытый исходный код проекта стимулирует участие сообщества, способствуя инновациям и развитию специализированных приложений. PLLuM видит будущее, в котором польские языковые технологии расширяют возможности отдельных лиц, предприятий и исследователей, открывая новые возможности и способствуя созданию более инклюзивного цифрового мира.

В ходе обучения базовой модели PLLuM-nc-12B наблюдается динамика изменения функции потерь и нормы градиента во времени, отражающая процесс оптимизации.

Исследование, представленное в данной работе о PLLuM, подчеркивает важность целостного подхода к созданию больших языковых моделей. Как заметил Анри Пуанкаре: «Чистая математика — это логическое искусство, а не искусство вычислений». Эта мысль перекликается с принципами, заложенными в разработке PLLuM, где акцент делается на структуре данных и логической связности корпуса, а не просто на объеме информации. Создание суверенной польской модели требует понимания взаимосвязей между данными, алгоритмами и этическими соображениями, что делает PLLuM не просто технологическим достижением, а результатом тщательно продуманной структуры, определяющей ее поведение и возможности.

Что дальше?

Разработка семейства моделей PLLuM, несомненно, является шагом в направлении создания более сбалансированного и независимого лингвистического ландшафта. Однако, следует признать, что создание модели – лишь часть уравнения. Подлинный суверенитет в области обработки естественного языка требует не просто наличия модели, а глубокого понимания её ограничений и предвзятостей, заложенных в самом процессе обучения. Документация фиксирует структуру, но не передаёт поведение – оно рождается во взаимодействии.

Дальнейшие исследования должны быть сосредоточены не только на увеличении размера модели и объёма обучающего корпуса, но и на разработке более эффективных методов оценки и контроля. Упор на “ответственный ИИ” – это, конечно, похвально, но сама концепция требует постоянной переоценки в свете новых данных и технологических возможностей. Простое следование этическим принципам недостаточно; необходимо разрабатывать системы, способные самостоятельно выявлять и корректировать потенциальные проблемы.

В конечном счёте, успех PLLuM, как и любого подобного проекта, будет зависеть от способности сообщества к сотрудничеству и критическому осмыслению. Модель – это инструмент, а качество инструмента определяется не его сложностью, а точностью и изяществом, с которыми он решает поставленную задачу. И, возможно, самое важное – помнить, что элегантный дизайн рождается из простоты и ясности.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.03823.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-07 21:47

🚀 Квантовые новости