_63ff00391deaf.jpg)
Семейство моделей YandexGPT 5 включает в себя мощную языковую модель Pro и облегчённую Lite. По данным замеров «Яндекса» методом слепого сравнения (Side by Side, SBS), YandexGPT 5 Pro сравнима по качеству ответов с GPT-4o и в 64 % случаев превосходит китайскую модель Qwen2.5 (версию Qwen-2.5-32b-Instruct) в решении стандартных задач сервисов «Яндекса».
По результатам международных тестов и их адаптаций для русского языка, новая модель «Яндекса» вплотную приблизилась к GPT-4o, а в ряде задач — не уступает или превосходит её по качеству. Если сравнивать с Qwen2.5 (версия Qwen-2.5-32b-Instruct), то YandexGPT 5 Pro лучше отвечает на фактовые вопросы и следует заданному формату, немного уступая в математике.
На базе YandexGPT 5 Pro клиенты смогут самостоятельно создавать ИИ‑ассистентов — например, для умного поиска по корпоративным документам и базам данных. Также модель уже можно использовать для классификации текстов в Few‑shot классификаторах — например, для распределения обращений клиентов по категориям, фильтрации рекламных предложений и других задач.
Один из наиболее эффективных примеров интеграции YandexGPT 5 Pro в бизнес‑процессы — это автоматизация работы контакт‑центра. Новая модель может анализировать диалоги, классифицировать обращения в поддержку по ключевым темам и жалобам и суммаризировать их для корпоративных отчётов. Для этого нейросеть можно интегрировать по API на платформе Yandex Cloud AI Studio или использовать в составе других ML‑продуктов. Например, диалоги можно загрузить для анализа в сервис речевой аналитики Yandex SpeechSense.
YandexGPT 5 Pro лучше справляется с анализом и классификацией сложных текстов, суммаризацией, выделением ключевых тезисов и обработкой информации. Так, модель способна сделать качественную суммаризацию, выделить ключевые тезисы или найти и заполнить необходимую информацию по шаблону из переписки с клиентами.
Модель YandexGPT 5 Pro значительно улучшила работу с функциями (function calling) — особыми командами, которые позволяют интегрировать внешние инструменты и API. Разработчики смогут указать список доступных функций и параметров, а модель предложит, какой вызов необходимо выполнить. Это позволяет направить запрос для выполнения задачи во внешних приложениях — например, поставить встречу в календарь, составить маршрут до офиса или удалить неактуальные данные в базах знаний.
В YandexGPT 5 Pro значительно улучшились ответы благодаря использованию запросов RAG (Retrieval Augmented Generation). Этот подход позволил значительно снизить количество галлюцинаций и повысить точность — модель стала на 71 % чаще предоставлять достоверные ответы на основе правильных источников и реже выдумывать факты.
Ранее «Телеспутник» спросил представителей разных компаний об опыте, трудностях и успехах при интеграции в свои сервисы большие языковые модели YandexGPT и GigaChat. Бизнес положительно отзывается о применении нейросетей и указывает на то, что дальнейшая конкуренция сделает эти решения ещё лучше.
