YandexGPT (language model) (BG)
Jump to navigation
Jump to search
YandexGPT (Yet another GPT) — семейство големи езикови модели, разработени от Яндекс и представени за първи път през май 2023 година.[1] Мрежите YandexGPT се използват във вградения асистент Алиса, Търсенето и други услуги, а също са достъпни чрез публичния API на платформата Yandex Cloud.[2]
YaLM‑100B (2022) — предшестващ изследователски модел със 100 милиарда параметра и отворен код; той послужи като „доказателство за концепцията", но YandexGPT беше създаден отделно за търговско приложение.[3]
История на версиите
| Дата | Версия | Ключови особености |
|---|---|---|
| Юни 2022 | YaLM‑100B | 100 B параметра, 1.7 ТБ данни; Apache 2.0.[3] |
| 17 май 2023 | YandexGPT 1.0 | Интеграция в „Алиса".[1] |
| 7 сеп 2023 | YandexGPT 2 | +67 % качество според вътрешни тестове.[4] |
| 28 мар 2024 | YandexGPT 3 Pro / Lite | Нова корпоративна линия API.[5] |
| 24 окт 2024 | YandexGPT 4 Pro / Lite | Контекст 32 000 token-а; скрити разсъждения (chain‑of‑thought).[6] |
| 25 фев 2025 | YandexGPT 5 Pro | Паритет с GPT‑4o при 64 % от задачите.[7] |
| 31 мар 2025 | YandexGPT 5 Lite Instruct | Модел с 8 млрд параметра в отворен достъп; формат Llama.[8] |
Архитектура и обучение
- Базова архитектура: transformer, оптимизиран за руски език.
- YandexGPT 5 Lite: съвместим с Llama; pre‑training ≈ 15 трлн token-а, последващ fine‑tuning ≈ 320 млрд.[8]
Контекст и ограничения
- Архитектурният предел на контекста е 32 000 token-а (версии 4/5).[6]
- Публичният API ограничава една заявка (prompt + completion) до 7 400 token-а.[9]
- Максималният размер на **отговора** е 2 000 token-а съгласно раздел „Quotas and limits".[10]
Текущи модели (юни 2025)
| Модел | Параметри | Контекст | Лиценз | Бележки |
|---|---|---|---|---|
| YandexGPT 5 Pro | н/д | 32 000 | проприетарен | Достъп чрез API и „Алиса Про".[7] |
| YandexGPT 5 Lite | 8 млрд | 32 000 | Yandex GPT‑Lite License | Отворен; съвместим с Llama.[8] |
| YaLM‑100B | 100 млрд | 2 048 | Apache 2.0 | Изходен проект.[3] |
Benchmark-ове
- Вътрешни тестове: 5 Pro постигна паритет с GPT‑4o при 64 % от задачите; превишение над 4 Pro — 67 %.[7]
- ru‑LLM Arena: YandexGPT запазва лидерството по ELO‑рейтинг сред рускоезичните модели.[11]
Fine‑tuning
За 5 Lite официално се поддържа методът LoRA; пример за стартиране е публикуван в model card.[8]
API режими
- Синхронен — бързи отговори (Lite).
- Асинхронен — ресурсоемки задачи (Pro).[2]
Мултимодалност
Семейството YandexGPT остава текстово ориентирано; мултимодалните услуги („Neuro", „YandexArt", „Yandex Vision") се развиват отделно.[6]
Връзки
- YandexGPT в Yandex Cloud — страница на услугата
- Тегла на YandexGPT‑5 Lite в Hugging Face
- Хранилище на YaLM‑100B в GitHub
Литература
- Matkin, N. et al. (2024). Comparative Analysis of Encoder-Based NER and Large Language Models for Skill Extraction from Russian Job Vacancies. arXiv:2407.19816.
- Tsanda, A.; Bruches, E. (2024). Russian-Language Multimodal Dataset for Automatic Summarization of Scientific Papers. arXiv:2405.07886.
- Goloburda, M. et al. (2025). Qorǵau: Evaluating LLM Safety in Kazakh-Russian Bilingual Contexts. arXiv:2502.13640.
- Togmanov, M. et al. (2025). KazMMLU: Evaluating Language Models on Kazakh, Russian, and Regional Knowledge of Kazakhstan. arXiv:2502.12829.
- Noels, S. et al. (2025). What Large Language Models Do Not Talk About: An Empirical Study of Moderation and Censorship Practices. arXiv:2504.03803.
Бележки
- ↑ 1.0 1.1 «“Яндекс” добавил в “Алису” аналог ChatGPT». РБК. [1]
- ↑ 2.0 2.1 «Getting started with YandexGPT (Quickstart)». Yandex Cloud Docs. [2]
- ↑ 3.0 3.1 3.2 «yandex/YaLM‑100B: Pretrained language model with 100B». GitHub. [3]
- ↑ «Как “Яндекс” решил зарабатывать на своём аналоге ChatGPT». РБК. [4]
- ↑ «“Яндекс” представил третье поколение нейросетей YandexGPT». РБК. [5]
- ↑ 6.0 6.1 6.2 «Более мощное семейство моделей YandexGPT 4». Habr. [6]
- ↑ 7.0 7.1 7.2 «“Яндекс” внедрил YandexGPT 5 Pro в чат с “Алисой Про”». AdIndex. [7]
- ↑ 8.0 8.1 8.2 8.3 «yandex/YandexGPT‑5‑Lite‑8B‑pretrain». Hugging Face. [8]
- ↑ «ChatYandexGPT API Reference (max_tokens = 7400)». LangChain Docs. [9]
- ↑ «Yandex Cloud service quotas and limits → Foundation Models». Yandex Cloud Docs. [10]
- ↑ «llmarena/llmarena — российская краудсорсинговая платформа оценки LLM». GitHub. [11]