Оптимизация архитектуры и данных для модели машинного перевода kazRush

Команда AI VK представила открытую модель машинного перевода между русским и казахским языками, обученную с нуля на очищенном корпусе данных. Исследование выявило неочевидные зависимости: избыточная очистка данных и увеличение количества параметров до 738 млн не гарантируют улучшения качества, тогда как оптимальная конфигурация на 197 млн параметров позволила модели занять первое место на воркшопе LoResMT 2026.