Українська національна велика мовна модель (LLM), яку спільно створюють Міністерство цифрової трансформації та мобільний оператор «Київстар», вийшла на етап закритого бета-тестування. Наразі розробники випробовують експериментальний прототип для перевірки архітектурних рішень та специфіки роботи з українською мовою.
Українська національна велика мовна модель (LLM), яку спільно створюють Міністерство цифрової трансформації та мобільний оператор «Київстар», вийшла на етап закритого бета-тестування. Наразі розробники випробовують експериментальний прототип для перевірки архітектурних рішень та специфіки роботи з українською мовою.
Про це виданню DOU розповіли в компанії «Київстар», яка відповідає за координацію процесу розробки, формування інженерних команд та управління хмарною обчислювальною інфраструктурою.
Наразі інженери вже завершили перші два етапи підготовки ШІ-моделі — її попереднє навчання та тонке налаштування за допомогою інструкторів. Зараз команда фокусується на фінальному калібруванні та коригуванні відповідей алгоритму.
Для оцінки прототипу та пошуку його сильних і слабких сторін залучили профільні наукові комітети проєкту — лінгвістичний, історичний, технічний та етико-правовий. На основі їхніх висновків алгоритми вдосконалюватимуть надалі.
На поточному етапі фахівці випробовують саме зменшену версію нейромережі, яку згодом масштабують до повноцінної великої моделі. Очікується, що кінцевий продукт інтегрують у державні послуги та комерційні ІТ-сервіси.
Меморандум про створення вітчизняного ШІ Мінцифри та «Київстар» підписали влітку 2025 року. Згодом у застосунку «Дія» провели опитування, за результатами якого майбутня модель отримала офіційну назву «Сяйво». Технологічним фундаментом для розробки стала відкрита модель Gemma 3 від компанії Google, яка оптимізована для роботи з українською мовою та має підтримку мультимодальних функцій.
Раніше керівник Центру штучного інтелекту при Міністерстві цифрової трансформації Роман Кислий пояснив, що більшість даних, на яких тренуються сучасні моделі, становлять англомовний контент, тож «чим більше ми додаємо якісних українських даних, чим більше публічно доступних датасетів ми створюємо — тим краще моделі розуміють українську мову і контекст».
