Яндекс научил нейросети запоминать новые команды без потери старых
Разработчики Яндекса нашли способ победить «катастрофическое забывание» в голосовых помощниках, при котором ИИ теряет навыки распознавания старых фраз после обучения новым. Исследователи предложили архитектурное решение, позволяющее устройствам расширять словарный запас без необходимости полной переучки основной нейросети, что критически важно для умных колонок и бортовых систем автомобилей.
Проблема обновления офлайн-моделей долгое время оставалась одной из самых сложных в индустрии. При добавлении новых команд нейросеть часто начинает конфликтовать с уже заученными данными, что приводит к снижению точности распознавания. Инженеры Яндекса решили этот вопрос внедрением компактного вспомогательного модуля, который берет на себя обработку свежих запросов, оставляя базу неизменной.
Эффективность метода подтвердили тесты на базе Google Speech Commands. Показатель пропущенных новых фраз сократился с 6,46% до 4,37%, при этом объем модели увеличился менее чем на 10%. Описание технологии принято к публикации на профильной конференции Interspeech 2026, которая пройдет в Сиднее в конце сентября.
Комментарии (0)
Пока нет комментариев. Будьте первым!