Автоматизация протоколирования встреч включает в себя четыре последовательных задачи: распознавание речи, идентификация говорящего, разделение диалога на темы и обработка текста. Для решения этих задач была выбрана модель Mistral 7B, но она требовала дообучения для улучшения качества работы с русскоязычными данными.

Архитектура системы

Система состоит из нескольких компонентов: Backend, ML-модель, очередь на RabbitMQ, сервис-оркестратор ML Controller и векторная база данных. Такая архитектура обеспечивает лёгкое масштабирование, безопасность и удобство изменения функционала.

Дообучение модели

Первоначально была попытка использовать LoRA-тюнинг, но он не дал желаемого результата. Поэтому было принято решение дообучить модель с нуля на русскоязычном датасете из 5 млрд 350 млн токенов. Дообучение проводилось с использованием библиотеки transformers и различных оптимизаций для экономии ресурсов.

Оценка качества модели

Качество модели оценивалось на открытых бенчмарках, включая MERA. Результаты показали, что дообученная модель существенно превосходит базовую модель Mistral 7B и другие сравниваемые модели.

Итоговые результаты

Дообученная модель достигла BertScore f1 0,93 для суммаризации диалоговых данных. Это указывает на высокое качество работы модели и её способность успешно выделять необходимую информацию из диалогов.

Каждый раз после созвона происходит одно и то же самое: кто-то открывает чат и пишет «итак, что мы решили?». Дальше — пятнадцать минут на то, чтобы восстановить то, что только что обсуждали час.

Я ML-инженер, и эта боль мне была знакома лично. Когда появилась идея автоматизировать протоколирование встреч, казалось, что задача решаемая: берешь Whisper для распознавания речи, хорошую LLM для суммаризации — и готово.

Реальность оказалась другой. Готовых русскоязычных решений нужного качества не было. Mistral 7B — одна из лучших открытых моделей на тот момент — на русском ошибался в склонениях, плохо следовал русскоязычным промптам и терял смысл в длинных диалогах. Стало понятно: придётся дообучать самим.

Основатель стартапа AiGenda, ML-инженер и выпускник AI Talent Hub.

Привет, Хабр! Меня зовут Евгений Гутин, дальше расскажу как мы с командой «AiGenda» строили архитектуру, почему первый подход с LoRA не сработал и что в итоге дало BertScore 0.93 на суммаризации диалогов.

Что внутри задачи

Превратить видеовстречу с несколькими участниками в понятный протокол — это не одна задача, а четыре последовательных:

1. Распознавание речи.В качестве базовой модели выбрали Whisper.
2. Идентификация говорящего.Модель pyannote/speaker-segmentation и ResNet34 на VoxCeleb — для кластеризации отрезков речи и выделения финальных отрезков активности спикеров.
3. Разделение диалога на темы.Техника детекции смены темы на основе расстояния между эмбедингами предложений.
4. Обработка текста.Мультиязычная модель до 7 млрд параметров с контекстным окном не менее 8 тысяч токенов. Остановились на Mistral 7B: оптимальный баланс качества, скорости и потребляемых ресурсов.

Архитектура

При проектировании сформулировали четыре базовых требования:

• Лёгкое масштабирование сервиса.
• Безопасность для конечного пользователя.
• Удобство быстрого изменения и доработки функционала.
• Отказоустойчивость.

Основная цепочка: Backend получает запросы от интерфейса и направляет их в ML, который обрабатывает и возвращает ответ через Backend на клиентскую часть. Прямого взаимодействия пользователя с моделью нет — это важно при непредсказуемом поведении нейросети.

Для оптимизации обмена данными между Backend и ML добавили очередь на RabbitMQ. Это позволяет обрабатывать запросы пакетно и снижать время ожидания при высокой нагрузке.

Для управления множеством ML-моделей добавили сервис-оркестратор — ML Controller. Он маршрутизирует запросы между моделями, ускоряет обработку и даёт гибкость при замене или добавлении новых моделей.

ML Controller взаимодействует с векторной базой данных, где хранятся эмбединги спикеров и текста. Основная база с пользовательскими данными изолирована — доступ только через Backend. Туда же вынесено управление S3-хранилищем.

В итоговую архитектуру включили дополнительный сервис записи видеоконференций через Meeting Controller: он динамически выделяет ресурсы через OpenStack API, минимизируя затраты. Логирование — в Grafana, отслеживание ошибок — в Sentry.

Подходы к проектированию ML-систем брал из курсов магистратуры — и применил напрямую.

Почему LoRA не сработала

Несмотря на хорошие результаты Mistral 7B на большинстве бенчмарков, модель в основном обучена на англоязычных данных. На практике это давало два класса проблем:

• Ошибки в склонении прилагательных, существительных и имён собственных.
• Низкое качество следования русскоязычным промптам.

Первая гипотеза была очевидной — LoRA-тюнинг для быстрой адаптации весов. Результат разочаровал: подход сгладил неточности, но не решил проблему. Модель стала лучше выражаться на русском, но логика предложений оставалась слабой. Это ожидаемо: LoRA не может полностью интегрировать языковую информацию, которой изначально не было в обучающей выборке. Вывод был неприятным, но очевидным: нужно дообучать все веса.

Как мы дообучили модель с нуля

Для полноценного дообучения нужен большой корпус. Мы собрали русскоязычный датасет из 5 млрд 350 млн токенов — тексты, диалоги и инструкции из открытых источников, часть — машинный перевод с других языков.

Обучение запустили через библиотеку transformers от Hugging Face с пакетом оптимизаций для экономии ресурсов:

• Mixed Precision и bfloat16.
• padding-free семплер — ускорение обучения до 10 раз.
• Flash Attention 2 — ускорение и уменьшение объёма видеопамяти.
• ZeRO-2 оптимизация с выгрузкой на CPU и continuous gradients для минимизации потребления ресурсов.

Обучение проводилось на двух Nvidia RTX A6000 (48 GB каждая). Метрики и артефакты логировали в wandb.ai на бесплатном плане с хранением до 100 GB.

Благодаря связке оптимизаций уложились в две видеокарты — без этого задача была бы значительно дороже.

Как оценивали качество языковой модели

После обучения использовали открытый бенчмарк MERA — набор данных для оценки фундаментальных моделей на русском языке. Для отправки результатов на закрытый лидерборд использовали одноимённую библиотеку.

Конфигурация тестового сервера:

• Операционная система: Ubuntu 20.04.6 LTS
• Графический процессор: Nvidia RTX 4090 (24 GB VRAM)
• Центральный процессор: 16 ядер Intel Ice Lake
• Оперативная память: 32 GB RAM
• Накопитель: 64 GB SSD

Сравнение AIGenda LLM на MERA

Наша модель существенно превзошла базовый Mistral 7B и показала лучшие результаты на нескольких наборах данных по сравнению с GigaChat и MTS Chat:

• LCS
• PARus
• SimpleAR
• RuHumanEval
• ruHH

Помимо бенчмарков отметили два практических результата: значительное снижение ошибок при диалоговом общении и хорошая работа с извлечением информации в контексте 8192 токенов при низком уровне галлюцинаций.

Финальное дообучение под задачу

Общее улучшение русского языка — только половина работы. Для создания протоколов встреч, выделения заметок и задач по итогам обсуждений потребовалось финальное дообучение под конкретную задачу — уже с LoRA, но на правильных данных.

Собрали мультиязычный набор диалоговых данных с инструкциями. Аннотации получали двумя способами: ручная разметка и API GPT-4. Итоговый датасет покрывает три задачи:

• Суммаризация.
• Выделение action items (задач).
• Выделение топиков.

Несмотря на эксперименты с разными параметрами обучения и конфигурациями LoRA, значительной разницы в результатах между вариантами мы не обнаружили.

Итоговые результаты

BertScore f1 для суммаризации диалоговых данных — 0.93. Модель успешно выделяет все три типа ответа (краткое содержание, задачи, топики) и возвращает их в фиксированном формате.

Дообучение модели распознавания речи

Отдельно дообучали Whisper — базовая модель не оптимизирована под домен аудио встреч с низким качеством звука и посторонними шумами. Для этого собрали датасет из трёх типов источников:

1. Лекции
2. Конференции
3. Интервью

Больше 50% — русскоязычный контент. Разметка через псевдолейблинг и полу-ручную правку транскрипций.

Для ускорения поиска ошибок использовали алгоритм сопоставления со словарём: если модель предсказывает «ЭТМО» вместо «ИТМО», этот фрагмент автоматически подсвечивается для ручной проверки. Это существенно сократило время на разметку.

После сбора данных провели чистку и отбор наиболее релевантной информации в необходимый для обучения формат.

Оценка качества модели распознавания речи

Результаты дообучения показали значительное снижение ошибок при распознавании русской речи.

Что дальше

Модель — это не финальная точка, а постоянный процесс. В планах два направления: расширение контекстного окна до 128 тысяч токенов и эксперименты с более свежими базовыми архитектурами. Параллельно продолжаем собирать обратную связь от пользователей — качество модели напрямую зависит от того, насколько хорошо мы понимаем реальные сценарии использования. Если есть вопросы по архитектуре или обучению — отвечу в комментариях.

Напоследок про обучение

Еще несколько лет назад я бы и не подумал, что могу создать технический стартап. Во время обучения в магистратуре AI Talent Hub я участвовал во множестве проектов, например, разрабатывал систему детекции мошенничества на кассах самообслуживания магазинов, искал утопающих людей по камерам у бассейна, но основным проектом стал стартап AiGenda. Я смог погрузиться и  в хардовый LLM, и дисциплины по AI Project Management систематизировали мои знания по тому, как нужно выстраивать процессы в компании, взаимодействовать с людьми, делать из сырого кода реальный бизнес и при этом не разориться.

Если вы хотите прокачаться и технически, и продуктово, то обеими руками рекомендую свою магу: с нового учебного года там как раз появится отдельный новый трек с фокусировкой на подготовку специалистов по разработке решений с использование технологий больших языковых моделей.

В общем, находите новых друзей, слушайте умных экспертов и реализуйте полученные знания на практике. Если будут вопросы, задавайте — с удовольствием отвечу!