Сбер выпустил собственный ChatGPT

Сбер выпустил собственный ChatGPT

Сбер выпустил собственный ChatGPT

GigaChat — русскоязычная альтернатива ChatGPT от Сбера. Архитектура сервиса основана на модели NeONKA. Речь о версии GPT 3.5, которая лучше понимает и пишет по-русски и уже умеет рисовать картинки.

О собственной мультимодальной нейросети рассказали в Сбере. GigaChat может отвечать на вопросы пользователей, поддерживать диалог, писать программный код, создавать тексты и картинки.

В отличие от зарубежного ChatGPT (официально недоступного в России), сберовский сервис сразу поддерживает мультимодальное взаимодействие и грамотнее общается на русском языке, отметили в пресс-службе.

Архитектура сервиса основана на модели NeONKA (NEural Omnimodal Network with Knowledge-Awareness). Её же планируют использовать в сервисах “Сбера”, например в ассистенте “Салют”. 

В GigaChat встроена модель Kandinsky 2.1, она создает изображения по текстовому описанию.

Входящую в состав NeONKA ru-GPT 3.5 с 13 млрд параметров компания планирует выложить в открытый доступ. А в будущем GigaChat будет доступен через облачный API для разработчиков и бизнеса.

“Новая разработка Сбера, которую мы сегодня представили, является прорывной для всей большой вселенной российских технологий”, — заявил президент и председатель Правления Сбербанка Герман Греф. — Более того, GigaChat уникален своей открытостью архитектуры, в то время как мировые аналоги нашей модели придерживаются курса Closed AI”. 

Сообщается, что в разработке модели участвовали команды SberDevices и Sber AI при поддержке Института искусственного интеллекта AIRI и отраслевых экспертов. Обучение нейросети происходило на суперкомпьютере Christofari Neo.

Пока мультимодальная нейросеть GigaChat доступна в бета-версии и только по приглашениям через телеграм-канал.

Атака через видеопамять: Rowhammer на GPU Nvidia даёт root-доступ на хосте

Исследователи показали новый вектор атаки на мощные GPU от Nvidia: бреши класса Rowhammer теперь могут использоваться не только против обычной оперативной памяти, но и против видеопамяти GDDR6. В некоторых сценариях атакующий может добраться до памяти хост-машины и получить root-доступ к системе.

Напомним, Rowhammer — это класс атак, при котором многократные обращения к определённым участкам памяти вызывают битовые сбои в соседних ячейках.

Долгое время такие атаки в основном ассоциировались с CPU и DRAM, но теперь две независимые исследовательские группы показали (PDF), что похожая логика работает и с GPU-памятью Nvidia поколения Ampere. В центре внимания оказались две техники — GDDRHammer и GeForge.

Первая атака, GDDRHammer, была продемонстрирована против Nvidia RTX 6000 на архитектуре Ampere. Исследователи утверждают, что смогли многократно повысить число битовых сбоев по сравнению с более ранней работой GPUHammer 2025 года и добиться возможности читать и изменять GPU-память, а затем использовать это для доступа к памяти CPU.

Вторая техника, GeForge сработала против RTX 3060 и RTX 6000 и завершалась получением root на Linux-хосте.

 

Ключевой момент здесь в том, что атака становится особенно опасной, если IOMMU отключён, а это, как отмечают исследователи, во многих системах остаётся настройкой по умолчанию ради совместимости и производительности.

При включённом IOMMU такой сценарий существенно осложняется, потому что он ограничивает доступ GPU к чувствительным областям памяти хоста. В качестве ещё одной меры снижения риска исследователи и Nvidia указывают ECC, хотя и он не считается универсальной защитой от всех вариантов Rowhammer.

На сегодня  подтверждённая уязвимость касается прежде всего Ampere-карт RTX 3060 и RTX 6000 с GDDR6, а более ранняя работа GPUHammer фокусировалась на NVIDIA A6000.

 

Для более новых поколений, вроде Ada, в этом материале рабочая эксплуатация не показана. Кроме того, исследователи прямо отмечают, что случаев реального использования это вектора в реальных кибератаках пока не известно.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru