Решения для бизнеса. Сбер выложил в открытый доступ новые версии ruCLIP

19 января линейка моделей ruCLIP для ранжирования изображений и подписей к ним на русском языке, а также оценки семантической близости изображений и текстов, разработанная командами Sber AI и SberDevices, стала доступна на GitHub, в дополнение к ранее опубликованной модели ruCLIP Small.

Промышленные версии с наивысшим качеством и количеством параметров — ruCLIP Base exclusive и ruCLIP Large exclusive — доступны в хабе предобученных моделей, датасетов и контейнеров DataHub на платформе SberCloud ML Space.

Данные модели на ряде датасетов успешно обошли ансамбль оригинальной англоязычной модели CLIP и русско-английского переводчика.

Успешное обучение ruCLIP и доступность моделей в open source позволит эффективно решать многие задачи компьютерного зрения в различных продуктах и сервисах в режиме zero-shot, то есть без необходимости дорогостоящего дообучения.

В релиз вошли шесть моделей ruCLIP, которые отличаются, в частности, размером использованного патча (14×14, 16×16, 32×32) и размерами входных изображений (224×224, 336×336 и 384×384). Семантика названия моделей выглядит следующим образом: ruclip-vit-base-patch16-224, ruclip-vit-base-patch32-224, ruclip-vit-base-patch32-384 — ruCLIPBase, ruclip-vit-large-patch14-224 — ruCLIP Large, ruclip-vit-large-patch14-336 — ruCLIP Largeexclusive — доступна DataHub SberCloud MLSpace only, ruclip-vit-base-patch16-384 — ruCLIPBase exclusive — доступна в DataHub SberCloudML Space only.

Посмотреть детальное сравнение всех шести новых обученных моделей можно в репозитории на GitHub. Обучение строилось на самостоятельно собранном датасете из 240 млн пар и заняло 12 полных дней на 256 Tesla GPU A100 на платформе SberCloud ML Space.

«Экосистема Сбера является одним из лидеров в области ML-решений — уже сегодня мы предлагаем разработчикам, дата-сайентистам и представителям бизнеса всё больше инструментов и сервисов: от платформ для ML-разработки, как SberCloud ML Space, до законченных ML-решений, как SmartSpeech. Также за последний год объединённые

команды Sber AI и SberDevices выпустили ряд трансформерных моделей — ruGPT-3 & family, — среди которых и популярная text-to-image ruDALL-E. Модели занимают первые строчки рейтингов различных бенчмарков и, в отличие от большинства аналогичных решений, размещены в открытом доступе. Эксклюзивные промышленные модели доступны в DataHub SberCloud ML Space. Всё это позволяет решать бизнесу многие задачи для создания собственных прорывных продуктов на базе ML, ускорять time to market и снижать затраты на разработку», — рассказал Александр Ведяхин, первый заместитель Председателя Правления Сбербанка.

Sber AI — R&D-подразделение Сбера, отвечающее за развитие технологий искусственного интеллекта и их внедрение в различные сферы жизни и бизнеса.

SberDevices — компания экосистемы Сбера, центр экспертизы по решениям на основе искусственного интеллекта в таких областях, как речевые технологии, технологии понимания естественного языка, лицевая и голосовая биометрия. Компания также фокусируется на создании умных устройств для конечных потребителей и корпоративных клиентов. SberDevices учреждена в мае 2019 года в качестве Департамента блока «Технологии» Сбербанка.

SberCloud — облачная экосистемная платформа Сбера. Компания предлагает широкую линейку инфраструктурных и платформенных облачных решений, а также инструменты для работы с искусственным интеллектом, базирующиеся на ресурсах суперкомпьютеров Christofari и Christofari Neo. Информационно-технологические платформы и услуги SberCloud являются основой цифровой экосистемы Сбера, предоставляются внешним клиентам — компаниям, государственным организациям и физическим лицам.