Мінмолодьспорту запустили ШІ-помічника, який «заговорив» українською. Чим він може допомогти?
Міністерство молоді та спорту України запустило сервіс на базі LLM на платформі «Дія.Engine», який «говорить» українською й буде допомагати держорганам.
Міністерство молоді та спорту України запустило сервіс на базі LLM на платформі «Дія.Engine», який «говорить» українською й буде допомагати держорганам.
Міністерство молоді та спорту України запустило сервіс на базі LLM на платформі «Дія.Engine», який «говорить» українською й буде допомагати держорганам.
Модуль автоматизованої заяви з використанням штучного інтелекту, представлений міністерством, відтепер буде автоматизовано перевіряти заявки на конкурси проєктів міжнародних молодіжних обмінів і надавати поради конкурсантам щодо оформлення заявок. Рішення інтегрували з сервісом «Конкурс проєктів міжнародних молодіжних обмінів», побудованим на базі платформи «Дія.Engine».
Раніше за словами розробників заявники часто припускались помилок, бо мали в обмежені терміни заповнити велику кількість полів, складність порідку та обмежені терміни. Саме через це вони отримували низькі бали й не могли перемогти в конкурсі. Доопрацювання заяв не передбачено законодавством, тому можливості виправлення помилок після подачі у заявника немає. Можна лише відкликати заяву й подати заново, та й то, лише у тому випадку, якщо заявник знає, що в нього є помилки.
ШІ-помічник розбиває тексту заявки на логічні блоки (мета, цілі, опис діяльності, очікувані результати, бюджет тощо) й порівнює їхній зміст із критеріями, зафіксованими в конкурсній документації.
Тепер ШІ-помічник виявить типові помилки, що припускаються користувачі, та надасть рекомендації щодо їхнього усунення.
При створенні розробники використовували підхід retrieval-augmented generation (RAG, тобто пошук релевантної інформації з внутрішньої бази знань і побудову рекомендацій мовною моделлю (LLM) з урахуванням знайденого контенту. Це допомагає мінімізувати «галюцинації» та підвищити точність відповідей. Усі обчислення здійснюються на інфраструктурі ML Cloud від De Novo, дані не полишають кордонів України та не передаються стороннім сервісам.
Олександр Акуленко, керівник напрямку штучного інтелекту «MK-Консалтинг», повідомив, що для розробки моделі зупинились на Gemma2-27b від Google яка, серед готових моделей, які можливо розгорнути у локальній інфраструктурі, показала найкращий результат для обробки української мови (з урахуванням обсягу необхідних ресурсів, зокрема відеокарт). «Зараз експериментуємо з новою версією Gemma3. Загалом рішення спеціально розробляли так, щоб воно не прив’язувалось до конкретної моделі та було більш гнучким. Водночас стратегічно важливою задачею ми вважаємо роботу над національною мовною моделлю. Яку, в тому числі можна буде використовувати для впровадження подібних сервісів як у державному секторі, так і в бізнесі. Для українського бізнесу та держсектору такі рішення мають стратегічний контекст», — додав він.
Для розгортання LLM gemma2-27b використовували пул ресурсів, з інстансами NVIDIA GPU, саме в цій конфігурації прискорювачі Nvidia H100 та A100, за словами розробників, ідеально підходять для машинного навчання і високопродуктивних обчислень.
Загальний цикл налаштування (включно з дослідженням, побудовою логіки перевірки та інтеграцією з «Дія.Engine») зайняв 3,5 місяці.
Сервіс розроблено Міністерством молоді та спорту України у межах Програми EGAP, що виконується Фондом Східна Європа за підтримки Швейцарського уряду. Технічна експертиза надана MK-Консалтинг та провайдером рішень для AI/ML De Novo
Міністр молоді та спорту України Матвій Бідний впевнений, що технологія допоможе молодіжним організаціям покращити якість своїх заявок, зменшити кількість технічних помилок і збільшити шанси на реалізацію важливих ініціатив.