Адаптированная большая языковая модель для сферы науки, технологий и инноваций (далее — iFORA.LLM, модель), разработанная экспертами Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ, включена в Реестр российского ПО. Модель создана для эффективного анализа массивов научно-технической информации — от поиска релевантных публикаций до оценки технологических трендов и формирования аналитических отчетов.
Уникальность iFORA.LLM заключается в адаптации к профессиональной лексике и логике построения научных и технологических текстов: модель различает специализированные термины, понимает их взаимосвязи и учитывает контекст, в котором они употребляются. Это позволяет получать точные ответы на сложные запросы и работать с информацией, требующей глубокого понимания узкой предметной области.
В основе модели — корпус данных iFORA-QA, который объединяет аналитические материалы, научные публикации и отраслевые отчеты по тематике «наука, технологии и инновации». Более 150 экспертов НИУ ВШЭ участвовали в его формировании, чтобы модель обучалась именно на тех типах данных, с которыми работают исследователи и аналитики в реальных проектах.
iFORA.LLM работает как «интеллектуальный процессор»: она принимает запрос на естественном языке, анализирует его с учетом контекста и предметной области, а затем формирует структурированный и проверяемый ответ. Такая архитектура обеспечивает высокую точность и согласованность обработки данных на всех этапах — от ввода запроса до выдачи результата. Это позволяет использовать модель как в диалоговом режиме, так и в составе более сложных аналитических систем.
Адаптация позволила повысить качество ответов на узкопрофессиональные вопросы и сделать модель быстрее и компактнее по сравнению с исходной открытой моделью. За счет дистилляции и квантизации удалось оптимизировать использование вычислительных ресурсов с минимальной потерей качества. На практике это означает, что iFORA.LLM может почти в 3 раза быстрее обрабатывать запросы на том же графическом процессоре (GPU), а использует на 73% меньше памяти — это позволяет развертывать ее на менее ресурсоемком оборудовании. Такая оптимизация особенно важна для организаций, которым необходимо использовать модель в закрытом информационном контуре и работать с внутренними данными без их передачи во внешние сервисы.
«Включение адаптированной модели в Реестр российского ПО подтверждает, что принятый нами подход к созданию специализированных ИИ-решений находит практическое применение в решении приоритетных задач научно-технологического развития. iFORA.LLM стала результатом фундаментальной работы нашей команды по созданию ИИ-решений, адаптированных под русскоязычную терминологию и учитывающих приоритеты развития науки, технологий и инноваций в России. Регистрация в Реестре расширяет возможности применения модели в организациях, где востребованы предметная экспертиза, технологическая независимость и работа с конфиденциальными данными в закрытом контуре. На базе iFORA.LLM уже разрабатывается решение, которое позволит комплексно исследовать тренды российской науки и выявлять центры компетенций, способные решать задачи национальных проектов технологического лидерства».
iFORA.LLM развивается как часть целостной системы интеллектуальных ассистентов. Один из таких ИИ-ассистентов предназначен для работы с корпоративными базами знаний и уже реализован как диалоговое решение на базе RAG-поиска и мультиагентной архитектуры. Ассистент превращает разрозненные внутренние документы в структурированные ответы на пользовательский запрос со ссылками на источники, исключая риск «галлюцинаций». Это помогает ускорить процесс принятия ключевых решений и сокращает время на подготовку аналитических материалов — от кадровых и финансовых документов до стратегических отраслевых обзоров. Решение может быть развернуто в инфраструктуре заказчика и использоваться без передачи данных во внешние сервисы.
Включение iFORA.LLM в Реестр российского ПО — еще один шаг в развитии экосистемы iFORA, которая уже более 10 лет помогает организациям принимать стратегические решения на основе данных. Создание собственной адаптированной модели укрепляет технологическую независимость и формирует основу для новой ИИ-инфраструктуры, ориентированной на приоритеты российской науки и технологий.
Модель искусственного интеллекта разрабатывается в рамках реализации программы Центра искусственного интеллекта НИУ ВШЭ по гранту, предоставленному Минэкономразвития России.