O grande modelo de linguagem GigaChat MAX desenvolvido pela Sber deu respostas corretas a 83% das questões do teste que devem ser aprovados para a obtenção do credenciamento primário para clínicos gerais locais.
Para passar no teste, os formandos da faculdade de medicina devem responder corretamente 70% das questões. Mas o modelo GigaChat MAX não parou por aí – resolveu corretamente 20 problemas situacionais com uma norma de pelo menos 17 respostas corretas, escreve Kommersant com referência ao serviço de imprensa Sber. O projeto de pesquisa foi realizado com base no centro de acreditação da Universidade Sechenov.
Este não é o primeiro sucesso da rede neural Sbera na área da medicina – em fevereiro deste ano, o modelo GigaChat passou no exame para alunos do sexto ano, necessário para qualificar um jovem especialista como clínico geral. Nos últimos nove meses, a rede neural foi treinada com a participação de várias centenas de médicos, observou o Sberbank.