Ведомство официально заявила о запуске и бета-тестировании собственной большой языковой модели (LLM). Это полноценный «цифровой ассистент», способный анализировать сложнейшую проектную документацию в считанные минуты.
«Сейчас у нас идет бета-тестирование, в ходе которого ИИ-модель смотрит проектную документацию, дает замечания на соответствие требованиям и так далее»
— сообщил первый заместитель начальника Главгосэкспертизы России Андропов Вадим Владимирович.
Как это работает:
В отличие от публичных нейросетей, модель Главгосэкспертизы — это изолированная локальная система, что критически важно для обеспечения безопасности и сохранности государственных и коммерческих данных.
Ключевые особенности технологии:
В чем польза для отрасли?
Внедрение языковой модели преследует амбициозные цели по трансформации всей отрасли:
Перспективы и вызовы
Сейчас назрела необходимость в законодательном регулировании, которое определит ответственность за решения, принятые на основе рекомендаций нейросетей и минимизирует риски утечек информации.
Конечная цель Главгосэкспертизы, как отметил Андропов В.В., — создание системы «стройки в один клик», где единая цифровая среда и ИИ-инструменты будут окружать заказчика комфортными сервисами на протяжении всего жизненного цикла объекта.
Ранее делились подробностями и нашего участия на данном заседании.
📸 Совет Федерации
#Новости #Главгосэкспертиза #ИИ
Наши соц сети: Телеграм • ВК • Рутуб
В отличие от публичных нейросетей, модель Главгосэкспертизы — это изолированная локальная система, что критически важно для обеспечения безопасности и сохранности государственных и коммерческих данных.
Ключевые особенности технологии:
- RAG-технологии (Retrieval-Augmented Generation): Модель не просто «фантазирует», она обучается и специализируется на конкретном контексте — огромном массиве данных, накопленных ведомством.
- Огромный датасет: В библиотеку данных для машинного обучения загружено более 12 миллионов текстовых фрагментов из реальных заключений экспертизы и проектной документации.
- Точность: В перспективе точность анализа должна достигнуть 95% за счет RAG-системы и ее специализации.
В чем польза для отрасли?
Внедрение языковой модели преследует амбициозные цели по трансформации всей отрасли:
- Пятикратное ускорение: Срок проверки комплектности документации уже сократился с 10 дней в 2016 году до 2 дней в 2025-м.
- Смена роли эксперта: Искусственный интеллект забирает на себя рутинный поиск ошибок в сотнях тысяч файлов. Эксперт же становится «инженером данных», фокусируясь на творческих и сложных инжиниринговых задачах.
- Повышение прозрачности: ИИ минимизирует влияние «человеческого фактора» при первичной обработке данных и снижает количество возвратов документации на доработку.
Перспективы и вызовы
Сейчас назрела необходимость в законодательном регулировании, которое определит ответственность за решения, принятые на основе рекомендаций нейросетей и минимизирует риски утечек информации.
Конечная цель Главгосэкспертизы, как отметил Андропов В.В., — создание системы «стройки в один клик», где единая цифровая среда и ИИ-инструменты будут окружать заказчика комфортными сервисами на протяжении всего жизненного цикла объекта.
Ранее делились подробностями и нашего участия на данном заседании.
📸 Совет Федерации
#Новости #Главгосэкспертиза #ИИ
Наши соц сети: Телеграм • ВК • Рутуб
