В среду Wikimedia Deutschland анонсировала новую базу данных, которая сделает богатство знаний Википедии более доступным для моделей искусственного интеллекта.
Система, получившая название Wikidata Embedding Project, применяет векторный семантический поиск — метод, который помогает компьютерам понимать значение и взаимосвязи между словами — к существующим данным в Wikipedia и родственных ей платформах, состоящим из почти 120 миллионов записей.
В сочетании с новой поддержкой протокола контекста модели (MCP), стандарта, который помогает системам ИИ взаимодействовать с источниками данных, проект делает данные более доступными для запросов на естественном языке от LLM.
Проект был реализован немецким филиалом Wikimedia в сотрудничестве с компанией нейронного поиска Jina.AI и компанией DataStax, предоставляющей данные для обучения в режиме реального времени и принадлежащей IBM.
Wikidata уже много лет предоставляет машиночитаемые данные из ресурсов Wikimedia, но существующие инструменты позволяют выполнять только поиск по ключевым словам и запросы на SPARQL, специализированном языке запросов. Новая система будет лучше работать с системами генерации дополненной поисковой информации (RAG), которые позволяют моделям ИИ получать доступ к внешней информации, предоставляя разработчикам возможность основывать свои модели на знаниях, проверенных редакторами Wikipedia.
Данные также структурированы для обеспечения важного семантического контекста. Например, запрос к базе данных по слову «ученый» выдаст списки выдающихся учёных-атомщиков, а также учёных, работавших в Bell Labs. Также доступны переводы слова «ученый» на разные языки, изображение учёных за работой, одобренное Викимедиа, и экстраполяции на связанные понятия, такие как «исследователь» и «ученый».
База данных доступна публично на Toolforge. Wikidata также проведёт вебинар для заинтересованных разработчиков 9 октября.
Новый проект появился в то время, когда разработчики искусственного интеллекта (ИИ) отчаянно ищут высококачественные источники данных для тонкой настройки моделей. Сами системы обучения стали сложнее — зачастую они представляют собой сложные обучающие среды, а не простые наборы данных, — но для их эффективной работы по-прежнему требуются тщательно отобранные данные. Для развёртываний, требующих высокой точности, потребность в надёжных данных особенно острая. И хотя некоторые могут с пренебрежением относиться к Википедии, её данные значительно более фактологичны, чем универсальные наборы данных, такие как Common Crawl, представляющие собой огромную коллекцию веб-страниц, собранных со всего интернета.
В некоторых случаях стремление к получению высококачественных данных может иметь дорогостоящие последствия для лабораторий ИИ. В августе компания Anthropic предложила урегулировать судебный процесс с группой авторов, чьи работы использовались в качестве учебных материалов, согласившись выплатить 1,5 миллиарда долларов, чтобы положить конец любым обвинениям в неправомерных действиях.
В заявлении для прессы руководитель проекта Wikidata AI Филипп Сааде подчеркнул независимость своего проекта от крупных лабораторий искусственного интеллекта или крупных технологических компаний. «Запуск проекта Embedding Project показывает, что мощный ИИ не обязательно должен контролироваться горсткой компаний», — заявил Сааде журналистам. «Он может быть открытым, коллективным и построенным на служении всем».
Источник: techcrunch.com
