ai
3 мин
3 сентября 2026 г.
Источник: Хабр ИИ & Нейросети

Омнимодель для Алисы AI: как нам удалось подружить VLM и LLM

formica_rufa (Яндекс)
formica_rufa (Яндекс)
RSS AI Ingest
Омнимодель для Алисы AI: как нам удалось подружить VLM и LLM

Ещё недавно Алиса отвечала на текст и на картинку будто двумя разными голосами. Под капотом и правда жили две генеративные модели: текстовая LLM и визуальная VLM, а между ними — стена из непрозрачного роутинга, разных форматов ответов и раз...

Ещё недавно Алиса отвечала на текст и на картинку будто двумя разными голосами. Под капотом и правда жили две генеративные модели: текстовая LLM и визуальная VLM, а между ними — стена из непрозрачного роутинга, разных форматов ответов и разной вёрстки. Почти год мы сводили их в одну омнимодель — такую, которая воспринимает текст и изображения как единое целое, без переключений за кадром. Получилось не всё и не сразу, но путь вышел поучительным, и в этой статье я хочу поделиться тем, что мы поняли про обучение таких моделей. Попутно — несколько неочевидных поворотов: почему за два года до этого та же затея разваливалась, что изменила MoE‑архитектура, почему омнипретрейн пришлось собирать с конца и почему один вид RL переезжает на большую модель легко, а другой рассыпается прямо на глазах. Меня зовут Алексей Григорьев, я представляю большую команду разработки омнимодели Яндекса. Вместе с моим коллегой Данилой Кашиным я расскажу про все технические грабли не со стороны наблюдателя, а как их непосредственный собиратель. Но рассказывать я буду с акцентом не на красивом замысле, а на самой болезненной части — алайнменте.

Хотите внедрить ИИ в ваш бренд?

Спроектируем и развернем автономных агентов и современный цифровой стек под ваши задачи.

Рассчитать проект