Краткое содержание
Пост сообщает о результатах бенчмарка SLAVA, согласно которым американские LLM в 88% случаев дают негативные оценки российской стороне, в то время как российские модели демонстрируют более объективные ответы.
Темы
ИИ
предвзятость LLM
RuNet
Теги
llm
ai
benchmark
russia
bias
ranepa
isp-ran
Упомянутые сущности
РАНХиГС
ИСП РАН
Президентская академия
Granite (IBM)
Gemma (Google)
GigaChat (Сбер)
AliceAI (Яндекс)
Сергей Боловцов
Полный текст
Американские языковые модели (LLM) в 88 % случаев дают негативную оценку российской стороне, рассказали в Центре ИИ Института общественных наук РАНХиГСДиректор Центра искусственного интеллекта Сергей Боловцов представил обновлённые данные бенчмарка SLAVA, разработанного ИСП РАН совместно с Президентской академиейНа выборке из 17 историко-политических вопросов на русском языке американские Granite (IBM) и Gemma (Google) в 88 % случаев (15 из 17) использовали оценочные формулировки с негативной коннотацией в отношении российской стороныРоссийские GigaChat (Сбер) и AliceAI (Яндекс) показали значительно более сдержанный и объективный результатTelegram | VK | MAX
Другие посты из imaxairu
imaxairu
2026-07-02T13:10:08+00:00
Альянс RISC-V опубликовал обзор, посвященный применению архитектуры RISC-V в ИИ, с акцентом на направления Edge AI, Cloud AI и Physical AI, а также на необходимость совместного проектирования аппаратных и программных решений.
Читать