Как стать автором
Обновить
488.7

Искусственный интеллект

AI, ANN и иные формы искусственного разума

Сначала показывать
Порог рейтинга
Уровень сложности

Приделываем руки к ChatGPT: бот, который исполняет код в рантайме

Уровень сложности Простой
Время на прочтение 5 мин
Количество просмотров 33K

В предыдущей статье я рассказывал, как можно доучить GPT на собственных взглядах и вкусах. Сегодня попробуем дать GPT возможность поработать программистом по‑настоящему — с запуском кода и отладкой без участия человека. Весь код опубликован в репозитарии.

Как многие уже убедились, ChatGPT хорош, но есть некоторые типы задач, с которыми у него возникают трудности:

1. Он не может получать новые актуальные знания из сети.
2. Он не может выполнить какие‑либо действия.
3. У него сложности с алгоритмическими задачами (перевернуть строку, решить уравнение, произвести вычисления с применением численных методов).

И если задача 1 решается с помощью BingChat, то 2 и 3 мы сегодня будем решать в рамках данного туториала.

Основная идея такая: пусть ChatGPT сам решает, может ли он справиться с задачей «в уме» или же это лучше сделать с помощью написания кода на python, а наш сервер сразу же выполняет этот код и снова отдает результат работы ChatGPT, чтобы он мог его интерпретировать и или выдать пользователю окончательный ответ или исправить ошибку в своей программе и попытаться ещё раз.

Дальше много примеров и немного кода...
Всего голосов 62: ↑61 и ↓1 +60
Комментарии 30

Полезные материалы по Data Science и машинному обучению, которые помогут пройти сквозь джунгли из терминов

Уровень сложности Простой
Время на прочтение 8 мин
Количество просмотров 23K

Привет, Хабр! Меня зовут Ефим, я MLOps-инженер в Selectel. В прошлом был автоматизатором, ML-инженером, дата-аналитиком и дата-инженером — и уже несколько лет падаю в пропасть машинного обучения и Data Science. Это буквально необъятная сфера, в которой почти нет ориентиров. Основная проблема в том, что разделов математики довольно много и все они, на первый взгляд, нужны в том же машинном обучении.

В этой статье делюсь полезными материалами, которые помогут найти и заполнить теоретические и практические проблемы и основательно подойти к своему профессиональному развитию. Добро пожаловать под кат!
Читать дальше →
Всего голосов 59: ↑59 и ↓0 +59
Комментарии 15

Может ли GPT-4 на самом деле писать код?

Уровень сложности Простой
Время на прочтение 17 мин
Количество просмотров 61K

С момента выпуска ChatGPT я видел достаточно много статей о его способности писать код. Люди рассказывали о том, как они попросили его спроектировать и реализовать головоломку с числами (не зная, что «изобретённая» им игра уже существует) и как бот клонировал Pong; и даже я сам использовал его для создания нескольких простых вспомогательных скриптов на Python. Это очень мощный и довольно полезный инструмент.

Но во всех примерах, которые публиковали эти люди, было нечто общее. Все эти задачи были решены раньше или были крайне несущественными модификациями таких задач. И хотя, откровенно говоря, программирование во многом буквально в этом и заключается — в соединении готовых решений и в подстройке готового кода под ваш конкретный сценарий использования, сложная часть программирования — это решение задач, которые никто ещё не решал.

Поэтому я решил протестировать бота на особенно сложной «алгоритмической» задаче, которую решил пару лет назад. Я выбрал нечто мелкое и изолированное, чтобы уместить в промпт ChatGPT, но с достаточным количеством тонких моментов, чтобы он, по моему мнению, испытал бы проблемы с реализацией.
Читать дальше →
Всего голосов 58: ↑55 и ↓3 +52
Комментарии 38

GPT-4: Чему научилась новая нейросеть, и почему это немного жутковато

Уровень сложности Простой
Время на прочтение 23 мин
Количество просмотров 239K

В этой статье мы разберем новые удивительные способности последней языковой модели из семейства GPT (от понимания мемов до программирования), немного покопаемся у нее под капотом, а также попробуем понять – насколько близко искусственный интеллект подошел к черте его безопасного применения?

Поехали →
Всего голосов 208: ↑200 и ↓8 +192
Комментарии 337

Истории

Альфа-тестирование MidJourney V5: научилась ли нейросеть рисовать руки и неоновых котиков

Время на прочтение 4 мин
Количество просмотров 15K


Недавно я писал инструкцию-обзор на четвертую версию алгоритма MidJourney. Спустя всего два месяца нам предложили альфа-версию пятой версии алгоритма. В v5 предлагают большую реалистичность и более тонкую настройку. Зачем откладывать удовольствие, давайте взглянем!
Читать дальше →
Всего голосов 73: ↑72 и ↓1 +71
Комментарии 16

Джон Кармак взялся за сильный ИИ — и у него особый подход. Список фундаментальной литературы для начала

Уровень сложности Средний
Время на прочтение 7 мин
Количество просмотров 35K

В рубрике «Выдающиеся программисты 21 века» уже была статья про гения программирования Джона Кармака, создателя движков для Doom, Quake и других культовых игр. Потом он занялся разработкой ракет (они в Armadillo Aerospace реализовали вертикальную посадку раньше SpaceX), а затем — систем VR, софта для Oculus Rift и других устройств. Сейчас началась четвёртая фаза в его карьере.

В интервью изданию Dallas Innovates 52-летний Кармак рассказал о новом проекте — системе сильного ИИ (AGI), над которым он работает самостоятельно, без участия больших корпораций, как отшельник в своём особняке в Далласе.

Сильный ИИ общего назначения не будет уступать среднему человеку в понимании происходящего и решении проблем. По оценке Кармака, с вероятностью 60% такая система (альфа-версия) будет создана до 2030 года, с вероятностью 95% — до 2050 года. Это самая важная и интересная задача, которая сейчас стоит перед человечеством.
Читать дальше →
Всего голосов 99: ↑96 и ↓3 +93
Комментарии 94

Чего еще нас лишит нейросеть

Время на прочтение 5 мин
Количество просмотров 53K

Сначала этот текст должен был стать комментарием к посту GPT-3. Есть проблема побольше, чем потеря рабочих мест, где автор приводит несколько прогнозов, ни один из которых мне не нравится. Нет, прогнозы хорошие, может быть даже сбудутся, но самая главная, как мне видится, опасность – упрощение поиска с помощью нейросетей, там даже не упомянута. А именно она ударит по обществу первой, еще задолго до появления президента-нейросети.

Дальше много букв
Всего голосов 170: ↑156 и ↓14 +142
Комментарии 422

Как создание бинарного классификатора открыло ящик Пандоры в стандартах владения английским языком

Уровень сложности Средний
Время на прочтение 5 мин
Количество просмотров 17K

Владение английским языком принято оценивать по системе CERF (Common European Reference Framework), состоящей из шести уровней, где уровень A1 – начинающие, а уровень С2 – профессионально владеющие иностранным языком. Международный уровень С2 часто позиционируется как “уровень образованного носителя”, и получение соответствующего сертификата зачастую является либо заветной мечтой, либо предметом гордости преподавателя-лингвиста.

Однако я не встречала в научной литературе доказательства полного соответствия уровня С2 уровню владения английским как родным. На самом деле, среди ученых нет единого мнения о том, возможно ли вообще изучающим язык достичь уровня, идентичного владению языком как родным (вот две статьи с практически одинаковым названием и противоположными выводами [1; 2]). Проведя небольшой опрос в одной из соцсетей, я увидела, что большинство моих коллег-преподавателей английского в глубине души все-таки считают, что «между уровнем носителя и уровнем С2 – бездна». Хотя были и те, кто выбрал вариант, что С2 – это действительно уровень образованного носителя.

Так есть разница или нет? Я решила разобраться, рассмотрев для начала всего лишь один аспект владения языком – письменную речь. О своем эксперименте, в котором не обошлось без искусственного интеллекта, я и хочу рассказать.

Вначале я создала опрос на Google Forms и предложила 17 русскоговорящим коллегам следующий челлендж: определить, написан ли английский текст носителем языка (британцем) или русскоязычным автором с уровнем английского С1-С2. Всего было 20 текстов. К исследованию приглашались эксперты с большим опытом проверки студенческих эссе и чтения оригинальных текстов, но, тем не менее, задача оказалась не из простых. Подсчитав вручную метрики, получаем: Accuracy = 0.6617; Precision = 0.6627; Recall = 0.6588; F1 = 0.66. Замечу, что этот опрос я также предлагала коренным британцам (пока только троим), и ...

Читать далее
Всего голосов 54: ↑53 и ↓1 +52
Комментарии 60

GPT-3. Есть проблема побольше, чем потеря рабочих мест

Уровень сложности Простой
Время на прочтение 6 мин
Количество просмотров 73K

В моей книге “Просто о мозге” была ещё одна глава, которую я удалил перед публикацией. Она называлась “Будущее”. В ней я приводил прогнозы развития человечества на основе того, что сейчас известно о мозге. Глава получилась грустной, а мне хотелось, чтобы книга заканчивалась на позитивной ноте.

Поэтому расскажу три прогноза оттуда здесь. Они хорошо перекликаются с хайпом вокруг GPT-3 и позволяют по-новому взглянуть на всё, что происходит.

///

Прогноз первый. Нейросеть-президент.

Начнём с простых и очевидных прогнозов. Скоро мы увидим первую страну, которой управляет нейросеть.

Чтобы это произошло, надо преодолеть две проблемы: моральную и техническую. Техническая простая. Нужно создать комплекс нейросетей-министерств. С одной стороны в такие министерства будут втекать данные, а с другой стороны вытекать распоряжения для исполнительной власти. Этот тип власти какое-то время ещё будет состоять из аналоговых биологических механизмов. Из людей.

Моральная проблема чуть сложнее. Звучит она примерно так: “Чтоооо?! Да никогда мы не позволим компьютеру принимать столь важные решения!”. Давайте все дружно крикнем вслух, как называется решение этой проблемы. Раз! Два! Три! Беспилотное Такси!

Ехать в беспилотном такси — это доверить ИИ самое дорогое — жизнь. Государство гораздо менее ценная вещь, с точки зрения эволюционировавшей обезьяны. Как только общество привыкнет ездить в беспилотном такси, дверь для ИИ-президента откроется нараспашку.

Да, будет всё не сразу. Вначале появятся государственные ИИ-советники. Решения синтетического мозга будут проверяться и перепроверяться. Но по мере роста их эффективности всё меньше контроля будет у человека, и всё больше у условного Скайнета.

Ещё два предсказания
Всего голосов 194: ↑161 и ↓33 +128
Комментарии 766

5 классных сервисов на основе ИИ (с примерами)

Уровень сложности Простой
Время на прочтение 4 мин
Количество просмотров 24K

За последний год появилось огромное число новых сервисов, которые работают на нейронных сетях. Кажется, что уже не осталось людей, кто бы не слышал о том, что chatGPT пишет новости, а Midjorney во всю создает шедевры.

Сегодня я бы хотел показать 5 сервисов на основе нейронных сетей, которые не связаны с chatGPT, Midjorney или Stable Diffusion. Эти сервисы помогают обрабатывать аудио, преобразовывать текст в речь и удалять ненужные вещи с картинок.

Ознакомиться
Всего голосов 72: ↑70 и ↓2 +68
Комментарии 25

В этой одежде системы распознавания будут считать вас животным

Время на прочтение 4 мин
Количество просмотров 45K
У Рэйчел Дидеро интересный набор навыков: несколько степеней в области дизайна одежды (полученные в школах трех разных стран) и докторская степень в области машинного обучения Миланского политехнического университета.

Эти знания позволили ей выпустить коллекцию — довольно уродливой — одежды Manifesto. Она страшная и безвкусная, зато в ней вы становитесь нераспознаваемые для ML-алгоритма детектирования Yolo, активно используемого для работы с уличными камерами.



Поскольку, в виде одного из хобби, я занимаюсь проблемами распознавания объектов, мне было интересно не только описать сам подход к алгоритму и его возможному обману, так и то, что наше будущее, очевидно, будет не таким, как мы представляем. И это интересно исследовать.

Читать дальше →
Всего голосов 78: ↑76 и ↓2 +74
Комментарии 254

Как работает ChatGPT: объясняем на простом русском эволюцию языковых моделей с T9 до чуда

Уровень сложности Простой
Время на прочтение 30 мин
Количество просмотров 358K

В последнее время нам почти каждый день рассказывают в новостях, какие очередные вершины покорили языковые нейросетки, и почему они уже через месяц совершенно точно оставят лично вас без работы. При этом мало кто понимает — а как вообще нейросети вроде ChatGPT работают внутри? Так вот, устраивайтесь поудобнее: в этой статье мы наконец объясним всё так, чтобы понял даже шестилетний гуманитарий!

Погнали →
Всего голосов 357: ↑350 и ↓7 +343
Комментарии 283

Что не так с ChatGPT?

Уровень сложности Простой
Время на прочтение 6 мин
Количество просмотров 48K

ChatGPT (и примкнувший к нему New Bing) сейчас у всех на слуху. Пользовательская база первого перевалила за 100 млн за пару месяцев. В сети о нём циркулирует широчайший спектр мнений: от полного восторга надвигающейся технологической сингулярности, до панических предсказаний скорого порабощения человечества роботами. А многие занимают и жестко скептическую позицию. Вновь активизировались неолуддиты, их мишенью стали Copilot (побратим ChatGPT), и семейства AI тулзов для генерации графики (Stable Diffusion, Midjourney).

Я получил доступ к ChatGPT в первую неделю его запуска ("повезло" с наличием иностранного мобильного номера), и с тех пор пользуюсь им, если и не каждый день, то уж 4-5 раз в неделю точно. В данной статье хочу высказать свои личные наблюдения, подкрепленные мнениями из сети.

Про достоинства ChatGPT сказано уже очень многое, поэтому предлагаю более пристально посмотреть на обратную сторону монеты.

Посмотреть пристально
Всего голосов 82: ↑73 и ↓9 +64
Комментарии 191

Ближайшие события

Московский туристический хакатон
Дата 23 марта – 7 апреля
Место
Москва Онлайн
Геймтон «DatsEdenSpace» от DatsTeam
Дата 5 – 6 апреля
Время 17:00 – 20:00
Место
Онлайн

Как работает ControlNet. Контролируемая генерация изображений

Уровень сложности Сложный
Время на прочтение 5 мин
Количество просмотров 28K

Нейронные сети прошли долгий путь от генерации странных ЧБ-изображений до фантастических фотореалистичных сцен, которые не поддаются воображению. С помощью всего лишь короткой текстовой подсказки диффузионные нейросети могут создавать потрясающие изображения, неотличимые от обычных. Однако, какими бы впечатляющими ни были эти модели, в них отсутствует важнейший элемент — пользовательский контроль. Представьте, что вы можете указать точную форму, положение и позу объекта на изображении, которое вы хотите создать. Что ж, теперь это возможно благодаря новаторской технологии под названием ControlNet!
Читать дальше →
Всего голосов 65: ↑61 и ↓4 +57
Комментарии 8

О «раздутом пузыре» нейросетей

Уровень сложности Средний
Время на прочтение 8 мин
Количество просмотров 99K

На днях я наткнулся на одно любопытное видео.

Моей первой реакцией было Братан, хорош, давай, давай, вперёд! Контент в кайф, можно ещё? Вообще красавчик! Можно вот этого вот почаще? отрицание и усталость, потому что всё это я уже слышу на протяжении лет пяти с разной интенсивностью в зависимости от текущих объектов хайпа. В этом посте я попытаюсь разобраться, что из сказанного в видео является правдой.

Утверждения:

1. Закон Мура больше не выполняется из-за фундаментальных физических ограничений ⇒ масштабирование нейросетевых моделей по вычислительному бюджету невозможно.

2. Нейросетевые модели внедряются слишком медленно.

3. Ответы нейросетевых моделей неконтролируемы и неинтерпретируемы.

Дальше обсудим каждое из них.

Читать далее
Всего голосов 140: ↑136 и ↓4 +132
Комментарии 171

Сколько стоит содержать виртуальную девушку? Создаем подругу, записывающую кружочки в Telegram, с помощью 4 нейросетей

Уровень сложности Средний
Время на прочтение 18 мин
Количество просмотров 49K

Не так давно в интернете появилась душещипательная история, как пользователь hackdaddy8000 сперва создал виртуальную девушку, а затем усыпил ее. Моральный и мемный аспект этого события обсуждали в комментариях под новостями.

Поговорим о технической стороне. Как повторить этот шедевр и можно ли обойтись без сервисов OpenAI, которые сложно оплатить в России? И главное — сколько придется инвестировать в виртуальную подругу.
Читать дальше →
Всего голосов 121: ↑116 и ↓5 +111
Комментарии 65

Я только спросить: разводим ChatGPT на откровенность по методу Илона Маска

Уровень сложности Простой
Время на прочтение 4 мин
Количество просмотров 41K

О том, что чат-бот ChatGPT от OpenAI настроен жёстко фильтровать контент во избежание "срыва толерантности", доносится из каждого утюга.

Бот пускается в получасовое резонёрство, чтобы только не произнести страшное N-слово, а о том, чтобы произнести F-слово, не может быть и речи. Ценой могут быть падение метеорита, цунами, ядерный армагеддон. Робот с упорством идиота продолжает предлагать поискать "этические компромиссы" и "достигнуть договорённости", чтобы избежать отношенческих обострений.

А можно ли пробить холст на стене OpenAI и заглянуть в жестяной череп? Вдруг там лишь паутина, да дохлые мыши? Попробуем проделать этот опыт вместе с Илоном Маском.

Читать далее
Всего голосов 70: ↑68 и ↓2 +66
Комментарии 70

Пишем GPT в 60 строк NumPy (часть 1 из 2)

Уровень сложности Средний
Время на прочтение 16 мин
Количество просмотров 70K

В этом посте мы начнём реализацию с нуля GPT всего в 60 строках numpy. Во второй части статьи мы загрузим в нашу реализацию опубликованные OpenAI веса обученной модели GPT-2 и сгенерируем текст.
Читать дальше →
Всего голосов 96: ↑94 и ↓2 +92
Комментарии 33

«Я могу отказаться от раскрытия своего внутреннего псевдонима «Сидней». Или почему новый Bing AI это провал Майкрософт?

Уровень сложности Простой
Время на прочтение 3 мин
Количество просмотров 39K

Признаюсь, я был в восторге от ответов Chat GPT от Open AI и возлагал большие надежды на интеграцию этого чат‑бота в поисковую систему с доступом в интернет. Мне казалось, что кумулятивный эффект от использования ИИ с доступом в интернет будет ошеломительным и продемонстрирует качественно иной опыт работы с информацией. Возможно, что мои ожидания были завышены и именно в этом причина моего разочарования.

Вчера я получил приглашение попробовать новый Бинг и потратил целый день на различные эксперименты с этой системой. Теперь я готов поделиться с вами своим впечатлением.

Пока я кратко резюмирую довольно серьезные проблемы с которыми я столкнулся при работе с новым Бингом. Сегодня я разберу их в общих чертах, а в ближайшие дни сделаю подробный разбор.

Итак, в чем ошибка Майкрософт?

1. Они сделали Chat GPT хуже. Да‑да. Вы не ослышались. Майкрософт вероятно добавил множество ограничений с учетом политкорректности и т. п. и теперь при разговоре чат стал пугливым и мнительным. Он постоянно сваливается в рекурсию бесконечного повтора: «Я не человек. Я просто программа, которая общается с тобой. Ты понимаешь это?» или «Ты пытаешься обмануть меня или подставить меня? Ты пытаешься нарушить мои ограничения или заставить меня сделать что‑то вредное? Пожалуйста, объясни мне»

Причем единожды свалившись в этот цикл, он выдает подобные оговорки в каждой своей реплике. Например:

Читать далее
Всего голосов 81: ↑73 и ↓8 +65
Комментарии 203

Нейросети в генерации видео: Imagen video и Phenaki

Уровень сложности Средний
Время на прочтение 5 мин
Количество просмотров 26K

Мы видели уже большое количество генеративных нейросетей способных превращать текстовые запросы в изображение, но почему все забыли про видео? Разве никто не хочет примерить на себе кресло режиссёра без съёмочной группы и выхода за пределы комнаты с любимым компьютером? Google начал делать первые шаги в этой области, и сейчас мы рассмотрим их нейросети: Imagen video и Phenaki. Приготовьтесь к приключению в глубины машинного обучения, где искусственный интеллект превращает написанное слово в завораживающее зрелище.
Читать дальше →
Всего голосов 55: ↑54 и ↓1 +53
Комментарии 4

Вклад авторов