OpenAI опубликовала исходный код системы распознавания речи Whisper. Открыты код эталонной реализации на базе фреймворка PyTorch и набор уже обученных моделей для использования под лицензией MIT.

В OpenAI представили нейросеть на основе GPT-3, которая способна генерировать краткие изложения книг. Разработчики отмечают, что подобные модели нужны для контролируемого масштабирования систем искусственного интеллекта. Работа данной нейросети покажет, насколько она справляется с работой, которую. обычно выполняют люди.

OpenAI заявила, что обучила свою языковую модель GPT-3 следовать инструкциям, благодаря чему она выдает меньше нежелательного текста.

Исследователи Массачусетского технологического института применили модели искусственного интеллекта для изучения того, как и почему наш мозг понимает язык. Выяснилось, что человеческий мозг может работать примерно так же, как и функция автокоррекции на смартфоне.

Агентство Bloomberg представило чат-бота BloombergGPT. Это большая языковая модель с 50 млрд параметров, созданная для финансового рынка. Модель обучена работе с широким спектром данных и поддерживает выполнение разнообразных задач обработки естественного языка в финансовой отрасли.

Основанная выходцами из Украины IT-компания Grammarly, которая разработала онлайн-сервис улучшения бизнес-текстов на английском языке, привлекла еще $200 млн. Таким образом. ее общая оценка достигла $13 млрд.

AI-лаборатория DeepMind опубликовала три исследовательские работы, посвященные возможностям больших языковых моделей. Компания пришла к выводу, что дальнейшее масштабирование этих систем должно привести к множеству улучшений.

8 декабря в Москве и в онлайн-формате состоится Conversations – ежегодная конференция по разговорному, а теперь и генеративному AI для разработчиков и бизнеса.

Вызовы и достижения разработки LLM, диалоговые платформы и новые фреймворки, инфраструктура для запуска LLM, нейросетевая обработка и модели распознавания речи, обучение трансформеров, RAG-подходы и многое другое в лайнапе Conversations в этом году. 

Вас ждет экспертиза от команд GigaChat и YaGPT, ВКонтакте, Selectel, MTS AI, Лаборатория Касперского, Тинькофф, Zerocracy, Yandex Cloud, Boto, 3itech и других. Для подогрева интереса делимся некоторыми подробностями докладов, а еще промокодом на скидку!

Исследователи из Обернского университета пришли к выводу, что многие ИИ, предназначенные для обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP), не замечают, когда слова в предложении перемешиваются, а его значение меняется. Это показывает, что ИИ на самом деле не понимают язык, и создает проблемы в обучении систем NLP.

Платформа для помощи в общении на английском языке на базе искусственного интеллекта Grammarly объявила о сокращении 230 сотрудников в рамках реструктуризации. В компании объяснили, что увольнения станут частью инициативы по увеличению внимания «к созданию рабочих мест с поддержкой ИИ».

Вызов функций на локально развернутых LLM возможен. Прочитайте статью и узнайте, как это можно реализовать и насколько хорошо это работает!

1. Преобразование числительных в число («десять» -> 10:Int)
2. и обратно (10:Int -> «десять» («десятый», «десяток» ...))
3. Преобразование числительных вместе с единицей измерения («десять рублей» <-> NumberWithMeasurement(10, RUB))
4. Неполный адрес («ул. Яблочная» <-> Address(street=«Яблочная»))
5. Адрес в пределах города («улица Яблочная дом сто двадцать три квартира сорок пять» <-> Address(street=«Яблочная», building=123, flat=45))
6. Телефон (256-00-21 («двести пятьдесят шесть ноль ноль двадцать один») <-> NumericalSequence(256,0,0,21))

• единственность описания правил абстрагирования/конкретизации
• строго типизированное представление семантики на всех уровнях абстракции
• наличие альтернативных форм представления семантики и возможность повлиять на выбор формы представления семантики
• согласование словоформ для получения фразы на чистом русском языке
• возможность формирования вторичных структур на основе исходных правил. В частности, мы бы хотели формировать грамматики разбора, соответствующие правилам.

• Скачать картинки;
• Распознать текст на них;
• Выделить из этого текста полезную информацию и классифицировать ее для дальнейшего анализа.