В Україні запустили власний ChatGPT: як працює чат-бот Lapathoniia
В Україні запрацював ШІ-асистент Lapathoniia, побудований на базі вітчизняних великих мовних моделей. Вся інфраструктура проєкту розміщена в українських датацентрах і забезпечує повний контроль та безпеку даних.
Про це повідомляє РБК-Україна з посиланням на пост українських розробників у LinkedIn.
Український ШІ, що не виходить за межі країни
Lapathoniia Chat працює на базі хмарної інфраструктури De Novo. Це означає, що всі дані користувачів фізично залишаються у межах країни і не передаються на іноземні сервери. Проєкт позиціонується як демонстраційний сервіс, що має продемонструвати реальний потенціал українських LLM у звичному форматі чату.
Розробники наголошують, що можливості мовної моделі найкраще оцінити у процесі взаємодії, а не через сухі цифри у таблицях. Користувачі вже можуть протестувати роботу з файлами, вебпошук, "памʼять" моделі та складні аналітичні завдання.
Переваги української розробки
- OpenAI-сумісний API. Можна змінити base_url і використовувати звичний OpenAI SDK
- Українська мова. Моделі оптимізовані для запитів, контекстів і продуктів.
- Streaming - підтримка потокової генерації для інтерактивних застосунків
- Керування доступом - API ключі, бюджети та ліміти для команд і тестових інтеграцій
- До 32 000 токенів на запит, включно з вхідним контекстом і відповіддю
- Інфраструктура та дані бета-сервісу розміщені в Україні.
Доступ до моделей MamayLM та Lapa LLM
В актуальному релізі користувачам доступні одразу дві вітчизняні мовні моделі: MamayLM та Lapa LLM. Надалі команда планує суттєво розширити цей перелік.
Важливо, що проєкт реалізується за підтримки кафедри систем штучного інтелекту НУ "Львівська політехніка".
"Сьогодні розвиток українських AI-технологій є надзвичайно важливим, а поява таких ініціатив допомагає формувати власну технологічну екосистему та створювати рішення, орієнтовані на український контекст і потреби", - заявили у Політехніці.
Стадії розробки ШІ
Наразі сервіс працює у режимі закритого бета-тестування. Команда збирає фідбек щодо швидкості відповідей, якості роботи з контекстом та зручності інтерфейсу.
Для отримання доступу потрібно надіслати короткий опис задачі та назву компанії на електронну пошту розробників.