Глава «ВЫГОН Консалтинг» обозначил круг ключевых проблем на пути массового внедрения больших языковых моделей в России. Это низкое качество данных для обучения, недостаток вычислительной инфраструктуры и компетенций у разработчиков и клиентов, а также дефицит венчурного финансирования. LLM стали предметом дискуссии на сессии «Перспективы применения ИИ в промышленных процессах предприятий ТЭК», включенной в деловую программу Евразийского нефтегазового форума.
Снижение объемов ГРР и сокращение затрат на поиски и разведку УВС отрицательно влияют на динамику восполнения минерально-сырьевой базы нашей страны. Для своевременного реагирования на эти вызовы важно задуматься о повышении эффективности геологоразведки. Здесь на помощь могут прийти генеративные модели ИИ. О возможностях нейросетей в освоении ресурсного потенциала – в статье Айрата Арифуллина, подготовленной специально для журнала «Нефтегазовая вертикаль»
Григорий Выгон и Александр Ученов на открытой лекции в МФТИ рассказали о перспективах использования генеративных моделей ИИ в нефтегазе, технических аспектах экстракции данных из неструктурированных отраслевых документов и архитектурных решениях RAG.
«Качество датасетов, дефицит венчурного финансирования и компетенций – главные барьеры в развитии LLM» - Григорий Выгон
Технологии GenAI как метод повышения эффективности геологоразведки
Генеративный ИИ в нефтегазе: может ли нейросеть занять место геолога и инженера?