МТС роится
Оператор тестирует платформу машинного обучения на сторонних устройствах
“Ъ” обнаружил, что структура МТС тестирует «Рой 9» — продукт, предполагающий использование сторонних устройств для развития и обучения нейросетевых моделей. В МТС заверили, что речь идет о проверке «гипотез компании» и реальный запуск пока не планируется. Между тем эксперты считают подход перспективным, так как он позволит экономить вычислительные мощности.
Фото: Александр Миридонов, Коммерсантъ
Фото: Александр Миридонов, Коммерсантъ
“Ъ” обнаружил в базе «СПАРК-Интерфакс», что структура МТС, которая занимается кибербезопасностью,— ООО «Серенити Сайбер Секьюрити» (МТС RED) — 1 ноября зарегистрировала домен roy9.ru. Судя по описанию на странице (“Ъ” сохранил ее копии), компания тестирует продукт «Рой 9»: речь идет о том, чтобы пользователи предоставляли в аренду вычислительные мощности своих устройств, в том числе мобильных, для распределенного обучения моделей машинного обучения (machine learning, ML).
Из информации на сайте следует, что сейчас на платформе обучаются четыре нейросетевые модели: «Новые модели AI помогут людям в новых открытиях, вы можете стать частью этого движения. Кроме того, помогая в обучении моделей, вы делаете мир интереснее».
В компании «Код безопасности», представитель которой по просьбе “Ъ” ознакомился с сайтом, предположили, что суть проекта заключается в использовании мощностей сторонних устройств для обучения нейросетей.
В МТС заверили “Ъ”, что сайт создан только для тестирования гипотез в области искусственного интеллекта и машинного обучения: «Ресурс предназначен для внутренних нужд, продукта на этой основе не планируется». Представитель компании уточнил, что тестированием занимается центр инноваций МТС Future Crew. После запроса “Ъ” МТС закрыла доступ к сайту.
Эксперт «Кода безопасности» Мария Фесенко отмечает, что подобная концепция обучения нейросетей уже практикуется за рубежом: «Только обычно устройства или открытые площадки используются для того, чтобы языковые модели могли обучаться на данных пользователей. В случае МТС модели нейросети будут использовать только мощности устройств участников проекта».
Под машинным обучением понимается построение большого количества гипотез и моделей, основанных на заданных показателях. В том числе они позволяют выявлять скрытые закономерности между разными показателями работы информсистем и ускорять обработку большого массива данных.
Собеседник “Ъ” на IT-рынке объясняет, что нужный объем вычислительных мощностей для подобных проектов зависит от уровня зрелости языковых моделей: «Например, для обучения GPT-4 потребовалось 25 тыс. видеокарт, которые суммарно проработали порядка 57 млн часов, а на проект MosaicML MPT-7B — 440 аналогичных карт, которые проработали более 100 тыс. часов».
Крупные российские IT-компании уже создавали платформы для развития ML-систем.
В прошлом году VK запустил открытый сервис для разработки решений на основе машинного обучения VK Cloud Solutions. Он необходим для проведения экспериментов с данными, тестирования гипотез и т. д. Сервис подходит как для обучения, так и для работы с нейросетями, пояснили “Ъ” в VK. В этом направлении не первый год работает и «Яндекс»: его платформа для создания и тестирования алгоритмов машинного обучения DataSphere появилась в 2020 году.
Сервисы, работающие на основе машинного обучения, разрабатывает и МТС: в апреле 2022 года вице-президент компании Евгений Черешнев рассказывал о самообучающейся системе автоматизированного пентеста (тестирование инфраструктуры компании на устойчивость.— “Ъ”) CICADA 8: «При подключении CICADA начинает ломать инфраструктуру, как это делают хакеры. Она пока работает хуже хакеров, но вы не представляете, как она быстро учится».
«Дефицит доступных вычислительных мощностей для обучения ИИ-моделей — реальность, и идея использовать своего рода краудфандинг решила бы вопрос»,— считает гендиректор хостинг-провайдера RUVDS Никита Цаплин. Он допускает, что в случае удачного тестирования продукта оператор предоставит скидку абонентам, позволяющим использовать мощности своих смартфонов, например ночью,— «в регионах это может быть вполне востребовано». Смартфоны, уточняет эксперт, сопоставимы по мощности с компьютерами, для компании это был бы «бюджетный и простой способ» справиться с нехваткой ресурсов.