מודלים יסודיים מובנים (עם ריבולוט)

מה דרוש כדי לבנות מודל יסוד לבנקאות? מודלים יסודיים שינו את השפה והחזון, אך יישום אותם עקרונות על נתוני פיננסים מובנים מציב סט מאוד שונה של אתגרים. בניגוד לטקסט או תמונות, נתוני הבנקאות הם זמניים, הטרוגניים ומקושרים לעמקם, מה שדורש גישות חדשות ללמידת ייצוגים בקנה מידה. פאבל נסטורוב (ראש AI ומדעי הנתונים, ריבולוט) ואנטון רפושקו (ראש מחקר, ריבולוט) ישתפו את המחקר מאחורי PRAGMA, משפחת המודלים היסודיים של ריבולוט שהוכשרו על רצפים של אירועים בנקאיים בקנה מידה גדול. באמצעות העיצוב של PRAGMA, הם יחקורו את הבחירות הארכיטקטוניות, אסטרטגיות האימון והפשרות ההנדסיות המעורבות בבניית ייצוגים שניתן להשתמש בהם מחדש לנתוני פיננסים, וידונו כיצד מודלים אלה יכולים להיות מותאמים למשימות המשך כמו זיהוי הונאה, דירוג אשראי וניבוי ערך חיי לקוחות עם מינימום כוונון ספציפי למשימה. שמעו כיצד חשיבה על מודל יסוד יכולה להתפשט מעבר לשפה, ומה דרוש כדי לבנות מודלים יסודיים ספציפיים לדומיין שמתאימים ליישומים עסקיים בעולם האמיתי. (רמת טכנולוגיה: 200 - 300) עוד על הדוברים פאבל נסטורוב הוא המנהל האחראי וראש AI ומדעי הנתונים בריבולוט, בו הוא מנהיג את אסטרטגיית ה-AI של החברה, פלטפורמות הלמידה המכונה, וארגון מדעי הנתונים. עם למעלה מ-20 שנות ניסיון ב-AI ולמידת מכונה, עבודתו חיונית למודלים יסודיים, MLOps, ממשלת AI, ומערכות AI ביצור בקנה מידה גדול. פאבל משתף באופן קבוע את עבודתו בכנסים בינלאומיים בתחום AI וההנדסה. אנטון רפושקו הוא ראש מחקר בריבולוט ריסרש, בו הוא מתמקד במודלים יסודיים ולמידת ייצוגים לנתוני פיננסים. המחקר שלו חוקר מערכות למידת מכונה בקנה מידה גדול ו-AI מניער, עם עבודות הנוגעות למודלים יסודיים פיננסיים ועיצוב גנרטיבי תלת-מימדי. עוד על הסדרה פרקיס הוא סדרת שיתוף טכני ממוקדת שנבנתה סביב דיונים מבוססי חוקרים על נושאים מתקדמים ב-AI ומחקר מוחל. הצטרפו: למדו עוד על לורונג AI | רישום לדבר | קהילת WhatsApp | לינקדאין | X