Ученые лаборатории исследований ИИ T-Bank AI Research и Института AIRI представили публичный набор данных для контекстного обучения с подкреплением — XLand-100B. Массив данных включает 100 млрд примеров действий ИИ-агента на 30 тысяч задач. Для создания датасета потребовалось суммарно около 50 тысяч GPU-часов. Такие вычислительные мощности недоступны большинству академических исследовательских лабораторий.
Он поможет ученым быстрее и дешевле проводить исследования без привлечения узкопрофильных специалистов и ставить эксперименты на синтетических данных для анализа новых подходов в обучении ИИ.
