В последнее время большие языковые модели (Large Language Models, LLM) стали невероятно популярными — кажется, их обсуждают везде, от школьных коридоров до Сената США. Сфера LLM растёт бурными темпами, привлекая внимание не только специалистов в области машинного обучения, но и обычных пользователей. Кто-то высказывает массу опасений насчет их дальнейшего развития, а кто-то и вовсе предлагает бомбить дата-центры — и даже в Белом Доме обсуждают будущее моделей. Но неужели текстом можно кому-то навредить? А что если такая модель приобрела бы агентность, смогла создать себе физическую оболочку и полностью ей управлять? Ну, это какая-то фантастика из (не)далёкого будущего, а про агентов нашего времени я расскажу в этой статье. И не переживайте — знание машинного обучения вам не понадобится!
Искусственный интеллект
AI, ANN и иные формы искусственного разума
Новости
Как нейронки дают пользователю новый опыт, не выталкивая его из уютной зоны комфорта. Разбираем на примере Яндекс Музыки
В пятницу увидел гору уведомлений из всех утюгов. Оказалось, Яндекс Музыка провела ребрендинг и кардинально обновила функционал. При этом есть стойкое ощущение, что несмотря на все обзоры, никто так нормально и не раскрыл самую мякотку этого обновления. В этой статье постараюсь это исправить.
Я пользуюсь Яндекс Музыкой cо времен, когда Дуров еще не придумал Telegram, а Рокстары только-только выпустили пятую GTA. В общем, очень давно.
Поэтому, мне стало интересно, и я полез искать нормальный авторский разбор обновлений. Чтобы сразу все четко, по фактам и с кристаллизацией самой сути. И… не нашел его.
Так что, как говаривал Танос, опять все приходится делать самому.
Подключаем умный поиск (GPT) к своей базе документов
Есть отечественный файрвол (NGFW) и есть документация для пользователей powered by GitBook. В этой документации работает простой поиск — только по словам и словосочетаниям. И это плохо, потому что нет ответов на вопросы: "Какие алгоритмы шифрования ipsec поддерживаются у вас?", "Как заблокировать ютуб?", "Как настроить DMZ?".
Хочется, чтобы поиск был “умным” и чтобы пользователи могли обращаться с подобными вопросами именно к поиску, а не к инженерам тех. поддержки. AI или ML внутри — не важно, как это называть. Но на простые вопросы из списка выше поиск должен отвечать.
Я решил эту задачу (Retrieval Question Answering), используя OpenAI API. Казалось бы, уже опубликованы сотни похожих инструкций, как это сделать. Но под катом будет не инструкция, а рассказ про сложности, которые пришлось решить на пути от идеи до запуска поиска.
Исследователи заставили ChatGPT процитировать данные, на которых он учился
Несколько похожая, но иная атака от @andrewmccalip
Научная работа «Scalable Extraction of Training Data from (Production) Language Models» (arXiv:2311.17035) анализирует извлечение данных датасетов обучения из различных языковых моделей. Исследователи проверили как локальные модели, так и коммерческое решение от OpenAI. С помощью атаки на выравнивание удалось заставить ChatGPT процитировать данные, на которых обучали GPT-3.5.
Истории
Будущее AI в разработке ПО – интервью с CPO GitHub
Два дня назад вышло интересное интервью с CPO GitHub Инбал Шани от Ленни Рачински. Так как GitHub со своим Copilot для разработчиков – один из лидеров внедрения инноваций в кодинг, захотелось законспектировать основные мысли.
Искусственный интеллект GPT и скрипты Микротик
С того времени утекло много воды, я получил другую профессию, но увлечение своё полностью не оставил (я стал врачом и работаю по специальности с 2000 г., но оно помогает мне в работе всю жизнь). В 2013 году возникла необходимость «провести интернет» в загородный дом. Тогда то, я и познакомился впервые с роутерами Микротик. В сетевых технологиях я, на то время не знающий что такое IP-адрес (условно), возможно, не сильно продвинулся выше начального уровня (да и не было необходимости в сложных настройках Микротик), а вот программирование на скриптовом, Lua-подобном, языке Роутер ОС почему-то захватило меня целиком, даже временно в ущерб основной работе в каких-то аспектах. Конечно, до профессионального уровня я, самоучка, не дошёл, но написал за это время немало полезных и достойных по сложности скриптов для Микротик (неполный список моих работ представлен здесь).
Кожаный мешок или генеративная сетка? Генерируем обложку книги
ТЛДР одной картинкой
Задача. О чём эта статья
Задача у меня довольно понятная — нужна обложка для моей SciFi книги. Есть ТЗ, есть эскиз. Нейросети с таким не справятся, так как нужна сцена из книги, образы не мейнстримные, не представленные широко в массовой, и тем более западной, культуре.
За полтора месяца поиска адекватного художника на задачу я отчаялась и смирилась с тем, что придется сгенерить обложку нейросетями, и что она будет очень отдалённо передавать суть книги.
Несмотря на то, сколько у меня возникло негативных эмоций при поиске художников, попробую очень сухо и по фактам разложить, в чем преимущества и недостатки двух подходов к моей задаче. Не исключено, что в случае с художниками мне 1. просто не повезло, 2. я не знаю, где и как искать. Если у вас есть знакомый проверенный художник, однозначно, все упрощается.
Опишу также мой опыт работы с нейросетью Kandinsky 2.2. Почему выбор пал на неё, какие у нее достоинства и недостатки, как с ней работать.
Как мы с помощью ИИ залезли в головы 30 предпринимателям и узнали об их подходах к работе с командой
Всем привет. В этой статье рассказываем, как мы с помощью ChatGPT снизили косты на проведение исследования, которое помогло нам лучше понять нашу ЦА и писать интересный контент.
В начале июня мы решили опросить 30 предпринимателей из разных ниш. У нас была достаточно простая цель: увидеть схожие проблемы, сферы интересов, узнать, какой контент люди изучают. Мы планировали запускать свой контент-маркетинг и нам было важно понять, о чём писать и какие проблемы волнуют предпринимателей в сфере управления и работе с персоналом.
Создаём собственную систему поиска фильмов на основе проекта Андрея Карпати
В апреле 2023 года Андрей Карпати, один из основателей OpenAI и бывший директор по ИИ в Tesla, поделился своим занятным проектом выходного дня – системой поиска и рекомендации кино.
Её пользовательский интерфейс откровенно прост и предлагает две основных функции: блок поиска, в котором можно искать кино по названию, и вывод списка из 40 похожих фильмов при клике по интересующему.
Несмотря на популярность этого проекта, Карпати, к сожалению, пока не поделился с публикой его исходным кодом.
Chaturvedi: «Может, откроете исходный код проекта?»
Andrej Karpathy: «Даже не знаю. Он такой страшный, что мне стыдно».
Так что запасайтесь попкорном и будем воссоздавать его сами на основе OpenAI и векторной базы данных!
Билл Гейтс: ИИ в скором времени полностью изменит то, как мы пользуемся компьютерами
Добро пожаловать на пятничное чтиво 👍. Почему этот перевод на Хабре? Вслед за OpenAI DevDay, прошедшем 6.11.2023, в блоге Билла Гейтса вышла большая статья о влиянии ИИ на пользовательский опыт в ближайшие несколько лет.
Можно по-разному относиться к тому, что пишет Б.Гейтс о будущем, но благодаря партнерству Microsoft и OpenAI, он “что-то знает”...
GigaChat и русский жестовый язык
Всем привет! Меня зовут Капитанов Александр, я отвечаю за направление компьютерного зрения в SberDevices. В этой статье я расскажу о том, как моя команда Vision RnD разработала серию моделей SignFlow, обеспечивающих перевод с жестового языка на русский и американский английский в реальном времени с высокой метрикой качества. На основе этих моделей мы реализовали прототип общения с генеративной языковой моделью GigaChat, что является первым в мире открытым решением задачи общения с искусственным интеллектом при помощи русского жестового языка (РЖЯ). Далее я расскажу о разработке модели, тонкостях обучения, демо-стенде и интеграции с GigaChat.
AI и закон: как правительства пытаются регулировать искусственный интеллект
Слова, сказанные Уиллом Смитом в знаменитой сцене из фильма «Я, робот», мол, искусственному интеллекту никогда не достичь человеческого уровня, потому что он «не может написать симфонию или взять чистый холст и превратить его в шедевр», теряют актуальность. Генеративные нейросети демонстрируют прямо-таки волшебные способности: пишут тексты, создают уникальные изображения, видео и звук. Они отгадывают загадки, интерпретируют сложные графики, медицинские снимки и выполняют прочие трюки, которые от человека потребовали бы минимум одного высшего образования.
ИИ убивает программирование?
Приветствую, читатель. Недавно на youtube, я посмотрел видео в котором высказывалось мнение, что ИИ скоро заменит программистов и программирование в целом может исчезнуть. Аргументы из видео меня совершенно не убедили и мне захотелось написать статью с разбором аргументов с которыми я не согласен.
Ближайшие события
ChatGPT исполняется год. Вспоминаем, что произошло с продуктом за это небольшое время
Удивительно было сегодня обнаружить в знакомом интерфейсе ChatGPT праздничную шапочку. Я уж было подумал, что OpenAI решил украсить интерфейс к новому году. Ан нет, сегодня и правда большая веха этого замечательного продукта, повлиявшего на жизни сотен миллионов человек. И захотелось вспомнить и зафиксировать все те удивительные вещи, которые за этот год произошли у ChatGPT. В одном месте это все обнаружить не нашлось, пришлось лазить по анонсам OpenAI, а также обзорам (1 и 2). Итак, с чего всё начиналось.
Смогут ли разработчики конкурировать с нейросетями: оцениваем возможности AI и человека
Привет, Хабр! Меня зовут Александр Демидов, я директор по разработке департамента управления технологиями МТС. Сегодня поговорим про использование в программировании нейросетей, включая ChatGPT и конкуренцию нейросетей и программистов.
Всё чаще слышны разговоры, что вот-вот компьютер может заменить специалистов-людей, и кодерам придется искать новую работу. Так ли это на самом деле? На олимпиаде True Tech Champ я выступал с докладом по этой теме, и теперь хотелось бы обсудить этот вопрос здесь, на Хабре. Моё мнение и анализ текущей ситуации — под катом. Буду рад любым комментариям.
Что общего между раком крови, лазерами и нейронными сетями?
Доброго времени суток, дорогой Habr, надеюсь вы успели заскучать после 3-х месяцев паузы (ссылка на прошлую статью). На связи снова Николай Иванов и сегодня вы узнаете, что общего между раком крови, лазерами и машинным обучением. В этой статье мы поговорим с вами о методе проточной цитофлуориметрии, как он работает и как врачи определяют рак костного мозга и крови. Далее обсудим причём тут машинное обучение, как его можно использовать для ускорения работы врачей, а также чего мы достигли и есть ли смысл этим вообще заниматься? Рассказ я буду вести именно в том порядке, в котором мы двигались, при решении данной задачи. Приятного чтения!
TabNine: проверка на практике функционала и новая реальность разработки с ИИ
Привет, Хабр! На связи команда Work Solutions. Мы попросили нашего фронтенд-разработчика Александра Шапорова поделиться опытом работы с функционалом AI ассистента TabNine на реальном проекте. Саша расскажет, ускоряет ли утилита разработку, повышает ли качество кода и делает ли процесс программирования более продуктивным. А также объяснит, почему ассистенты на базе искусственного интеллекта не могут стать незаменимыми помощниками разработчиков в написании кода, и почему ИИ в ближайшее время не сможет полностью заменить программистов.
В мире кода и алгоритмов все чаще можно услышать разговоры о том, что ИИ скоро заменит программистов. Слова «искусственный интеллект» начинают обрастать мифами и легендами. Но давайте оставим футуристические сценарии. Сосредоточимся на том, что происходит сегодня.
Армия ассистентов и утилит на базе искусственного интеллекта пополняется с каждым днем. Готова поддержать разработчиков в их нелегком деле. Среди ассистентов также появился TabNine. Разберемся, может ли этот «джинн в лампе» стать незаменимым помощником разработчиков в создании кода.
В этой статье проанализируем примеры кода, сгенерированные AI ассистентом TabNine. Наше исследование не простая теория. Проверим результаты в контексте реального проекта и выясним, насколько код ИИ рабочий. Ответим на вопрос, можно ли использовать ассистента на реальных проектах. Расскажем о своих впечатлениях и результатах.
Хорошие новости для кожаных мешков: мы пока еще в деле
У меня уже давно было убеждение что профессии, которые нейронные сети смогут заменить позже всего — это профессии, связанные с аналитикой и исследовательской работой. В самой этой мысли, конечно, ничего удивительного нет, удивительно то, на сколько самые крутые языковые модели, такие как GPT-4 Turbo, отстают от человека в решении таких задач — в десятки и более раз! Наглядно это продемонстрировали результаты, полученные учёными из нескольких ведущих мировых групп, занимающихся исследованиями и разработками искусственного интеллекта, ребята неплохо потрудились и представили новый набор данных с 466 задачами для оценки качества сильных-искусственно-интеллектуальных ассистентов (General AI Assistants). На этих задачах были проверены наиболее мощные языковые модели и агенты, работающие на их базе, а также произведено сравнение с решением этих же задач людьми.
Задачи разделены на три уровня сложности и для смакования превосходства над железяками давайте разберем по одной задаче из каждого уровня в порядке возрастания сложности. А судить о степени прокаченности «естественного» интеллекта необходимой для ответов на подобные вопросы оставлю уже вам.
Как мы обучили нейросеть создавать «разумные» протоколы совещаний
Применение искусственного интеллекта в окружающей нас действительности стремительно растет — международная консалтинговая компания McKinsey подсчитала, что среднее количество возможностей ИИ, используемых в организациях, удвоилась за последние четыре года. Занимаясь автоматизацией бизнес‑процессов, мы также начали исследования в этой области для упрощения и ускорения решения корпоративных задач. Мы уже писали ранее о первом опыте работы над автоматической генерацией протоколов совещаний. А в данной статье расскажем, как применили нейросетевые технологии для абстрактивной суммаризации, требующей минимальной доработки человеком.
Возможности Искусственного Интеллекта в 2023 году. Эндрю Ын
Эндрю Ын (Andrew Ng) — один из самых известных в мире экспертов в области искусственного интеллекта (ИИ). Является основателем DeepLearning.AI и Landing.AI, генеральным партнером AI Fund, председателем и соучредителем Coursera, а также преподавателем компьютерных наук в Стэнфордском университете. Сегодня мы подготовили перевод его выступления в Cemex Auditorium Стэнфордского университета, которое состоялось 26 июля 2023 года «Возможности Искусственного Интеллекта в 2023 году».
Вклад авторов
-
alizar 4563.6 -
marks 2200.4 -
3Dvideo 1257.0 -
BarakAdama 760.0 -
stalkermustang 628.0 -
AlexeyR 585.0 -
ZlodeiBaal 564.0 -
ivansychev 537.7 -
Pochtoycom 523.8 -
Firemoon 487.0