Российские нейросети в ряде случаев превосходят зарубежные аналоги

Преподаватель онлайн-магистратуры НИУ ВШЭ "ИИ в маркетинге и управлении продуктом" Юлиана Нам оценила развитие российских нейросетей, сообщает Sovainfo.ru.

По ее словам, некоторые новые версии стали лучше справляться с текстовыми и аналитическими задачами. Например, в классификации информации одна из российских моделей демонстрирует точность в 70%, а в выделении информации – 71%.

Отмечается, что этот показатель выше, чем у международных аналогов, таких как GPT. Помимо этого, нейросети начали лучше справляться с задачами по программированию. Однако пока программы в целом склонны к ошибкам, и человеку по-прежнему стоит быть внимательным при использовании данных технологий.

По информации Нам, отечественные способны адаптироваться под задачи на русском языке и учитывать локальную специфику. Также некоторые российские модели лучше работают с конкретными источниками данных, что делает их более эффективными для бизнес-сценариев.

Важно помнить, что точность и правдивость результата в работе с нейросетями можно увеличить, если четко формулировать запросы, прописывая максимум вводных и конкретных указаний. Эксперт посоветовала разбивать сложные задачи на этапы.

Ранее сообщалось, что самой популярной нейросетью у барнаульцев стал DeepSeek.