Проблема

1. Резкий переход рынков. Внезапное смещение акцентов на рынке привело к острой нехватке специалистов. Для переквалификации опытных кадров и обучения мигрантов требуются значительные временные и финансовые ресурсы.
2. Разрозненность ресурсов. В современном мире изучение нового языка требует использования множества разных платформ и сервисов с ограниченным функционалом. Отсутствует единый ресурс, где были бы собраны все необходимые учебные материалы для изучения языка.
3. Поддержка местных языков. Многие языки находятся на грани исчезновения. Проект стремится упростить и популяризировать изучение языков России, сохраняя языковое разнообразие.
4. Ограничения языковой поддержки. В России нет технологии для полноценного использования современных чат-ботов в изучении языков. Большинство отечественных чат-ботов поддерживают только русский, английский и небольшое количество западных языков.
5. Высокие требования к инфраструктуре. Большинство современных языковых моделей требуют мощных серверов и постоянного подключения к интернету, что делает их использование затратным и менее доступным.

Решение

1. Использование нейронных сетей. Решением станут готовые модели нейронных сетей. Они будут симулировать общение с репетитором (модели Phi3-instruct), генерировать примеры (GPT) и выполнять перевод текстов (mBART и/или Yandex Переводчик API).
2. Объединение учебных материалов. Создание единой платформы, объединяющей пользовательский контент, нейросети и ссылки на полезные внешние статьи, позволит охватить весь спектр учебных материалов и упростить доступ к ним.
3. Использование чат-бота и сетей для перевода. Этот подход позволит создавать учебный контент и примеры для практики, покрывающий региональные языки России.
4. Расширенная языковая поддержка. Внедрение многоязычной модели, способной работать с широким спектром языков, включая азиатские и редкие европейские языки.
5. Оптимизация ресурсов. Использование чат-бота Phi3-onnx позволяет генерировать сообщения без применения мощных серверов. Чат-бот может работать локально на компьютере или смартфоне пользователя, что устраняет зависимость от внешних серверов и делает технологию доступнее.

На страницу проекта