Исследователи Университета Иннополис создали способ ускорения обучения больших языковых моделей с учетом данных о восприятии текста человеком. Они модернизировали обучение с подкреплением на основе отзывов людей (RLHF), которое применяется для согласования LLM с предпочтениями пользователей. Ученые предложили использовать в системе наград информацию о том, как человек визуально воспринимает и читает текст.

Модель обучалась с учетом предсказания распределения внимания пользователя. Она способна замечать, какие части сгенерированного текста вызывали наибольший интерес. За счет этого ИИ корректирует поведение и не тратит время на правки всей информации.

Утверждается, что обучение LLM с помощью нового подхода ускоряется в 1,5–2 раза. Метод предназначен для снижения стоимости и времени разработки ИИ-ассистентов.

Ученые из Университета Иннополис, Института искусственного интеллекта AIRI и НИУ ВШЭ в феврале 2026 года представили метод для сокращения языковыми моделями русскоязычных текстов с сохранением их основного содержания.