Пользователь
Удалось запустить на телефоне пиксель 6 лингво нейронку LLaMa ужатую до 7 (альпака лора была настроена пока именно на 7 миллиардов параметров, и ответы могут быть удачнее именно на ней ) или 13 миллиардов параметров и 4 битных зависимостей. До установки её можно опробовать в гугл колаб.
Пробила меня на днях скупая ностальгическая слеза, и решил я достать со своей полки покрытую пылью коробочку с замечательной игрой «Меч и Магия 8: Эпоха Разрушителя».
Почему её, а не седьмую часть? Ведь по наполнению, размерам мира и сюжету шестая и седьмая части гораздо лучше. Если рассуждать логически, то восьмая часть выглядит как попытка срубить лёгкие деньги на популярной франшизе. А ведь вселенная и правда огромная! Чего уж там, вышло целых 10 номерных частей! Да еще и ответвление серии, которое для большей части населения нашей страны стало гораздо известнее родителя – Герои Меча и Магии (да, Герои произошли от Меча и Магии, как расширение вселенной). И других игр в этой вселенной было не мало…
Прошлый год был насыщен релизами мощных инструментов в области искусственного интеллекта, включая Stable Diffusion, Dalle-2 и ChatGPT. Сейчас нам кажется важным получить опыт работы с крупными нейронными сетями и понять, где и как их можно применять. В этом посте мы расскажем, как использовали ChatGPT в соревновании IGLU (Interactive Grounded Language Understanding) на конференции NeurPS 2022 для обработки и анализа текстовых команд с помощью (не)простых запросов. Мы верим, что технологии должны служить людям и помогать решать сложные задачи и проблемы. Надеемся, что наш опыт будет интересен и полезен для вас!
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!
Я решил написать эту статью, потому что сам испытывал потребность в улучшении сна. Мне не нравилось, что по утрам я просыпался вялым и немотивированным. Я хотел быть тем самым парнем, который встаёт бодрым, делает зарядку, завтракает и с удовольствием принимается за свои цели. И я им стал.
В процессе написания статьи я просмотрел все самые популярные видео, прочитал самые популярные статьи, изучил несколько десятков исследований (а может и больше сотни) и составил самую эффективную схему по улучшению сна. Так же я выяснил, что некоторые популярные тезисы оказались мифами.
Например, мне категорически не хотелось расставаться со смартфоном перед сном. Спустя долгие часы изучения этого вопроса я обнаружил, что этого не нужно делать! И ребята, сидящие на диете, можете выдохнуть, метаболизм во сне не отключается. Ниже мы подробно и без воды разберём всё, что касается сна.
В прошлой статье мы рассматривали механизм внимания (attention) – чрезвычайно распространенный метод в современных моделях глубокого обучения, позволяющий улучшить показатели эффективности приложений нейронного машинного перевода. В данной статье мы рассмотрим Трансформер (Transformer) – модель, которая использует механизм внимания для повышения скорости обучения. Более того, для ряда задач Трансформеры превосходят модель нейронного машинного перевода от Google. Однако самое большое преимущество Трансформеров заключается в их высокой эффективности в условиях параллелизации (parallelization). Даже Google Cloud рекомендует использовать Трансформер в качестве модели при работе на Cloud TPU. Попробуем разобраться, из чего состоит модель и какие функции выполняет.
Впервые модель Трансформера была предложена в статье Attention is All You Need. Реализация на TensorFlow доступна как часть пакета Tensor2Tensor, кроме того, группа NLP-исследователей из Гарварда создали гид-аннотацию статьи с реализацией на PyTorch. В данном же руководстве мы попробуем максимально просто и последовательно изложить основные идеи и понятия, что, надеемся, поможет людям, не обладающим глубоким знанием предметной области, понять данную модель.
Лоботомия, как феномен, оставила глубокий след в мировой истории и культуре. Изначально разработанная как метод «успокоения» тяжелых и своенравных пациентов психиатрических клиник, лоботомия вышла за пределы узкого круга предполагаемых пациентов и стала массово применяться без должного контроля.
В этой статье я затрону историю возникновения и развития лоботомии, а также преобразования ее из предполагаемого блага во зло, маргинализировавшего подход к работе с психиатрическими пациентами, и приведшего к рождению антипсихиатрического дискурса.
Вася Пупкин пишет в данный момент: излагает свой поток мыслей в блочной тетради. Но тут у Васи приключилась беда: страница кончилась. И причем на правой странице разворота, что очень неприятно. Это означает, что если Васе для того чтобы написать следующую порцию своей мысли, нужно иметь перед глазами предыдущий шаг, то Васе придется мотать листок бумаги туда-обратно.
Знакомая ситуация? Ох уж эти переносы знака равенства между разворотами… Именно о данной проблеме и о том, как можно сделать так, чтобы коварная тетрадь больше никогда не прервала ваш поток мыслей, я и хочу поговорить.
Как знают мои постоянные читатели, кроме основного блога я веду на Хабре ещё один, где публикую переводы с английского, посвящённые строгим IT-темам. 21 января я вывесил там материал об игре «Жизнь» Джона Конвея, рассказывающий о создании минимальной жизнеспособной единицы по правилам этой игры. Активное обсуждение статьи, в котором поучаствовал даже уважаемый Павел Гранковский @Pavgran, коммиттер игры, упоминаемый в посте, вернуло меня к мыслям о сборке минимально жизнеспособного биологического генома. Очевидно, что современные возможности секвенирования ДНК и амплификации генов переводят такую задачу в разряд решаемых. На пути к созданию полностью синтетических организмов следовало бы освоить создание полусинтетических, основой для которых мог бы послужить именно такой минимальный геном. Ниже я расскажу о перепрограммировании геномов, искусственном и естественном редуцировании геномов, а также о перспективах таких исследований.
Привет, Хабр! На проектах по пентестам нам часто удается получить доступ к корпоративному компьютеру «жертвы», а затем и добыть из него плохо защищенные пароли. К чему это приводит, все понимают. А как происходит такая компрометация — сегодня попробуем раскрыть.
Подробности под катом
Вышедшая чуть больше месяца назад ChatGPT уже успела нашуметь: школьникам в Нью-Йорке запрещают использовать нейросеть в качестве помощника, её же ответы теперь не принимаются на StackOverflow, а Microsoft планирует интеграцию в поисковик Bing - чем, кстати, безумно обеспокоен СЕО Alphabet (Google) Сундар Пичаи. Настолько обеспокоен, что в своём письме-обращении к сотрудникам объявляет "Code Red" ситуацию. В то же время Сэм Альтман, CEO OpenAI - компании, разработавшей эту модель - заявляет, что полагаться на ответы ChatGPT пока не стоит.
Насколько мы действительно близки к внедрению продвинутых чат-ботов в поисковые системы, как может выглядеть новый интерфейс взаимодействия, и какие основные проблемы есть на пути интеграции? Могут ли модели сёрфить интернет бок о бок с традиционными поисковиками? На эти и многие другие вопросы постараемся ответить под катом.
Всем привет! Сегодня я хочу представить своё виденье времен в английском языке, а также представить свою диаграмму по изучению и применению на практике данных времен.
Сразу хочу отметить, что я не являюсь педагогом и у меня вообще нет никакого ни лингвистического, ни педагогического образования. Данной статьей я просто хочу поделиться своей диаграммой по изучению времен, возможно кому-то она будет полезной и поможет в понимании времен и того, как и когда использовать, то или иное время. Данная диаграмма будет поверхностной и не будет углубляться во все подробности языка (и так она получилась огромной), она не охватывает все многообразие времен и конструкций в английском. Уровень данной диаграммы А2-В1.
И сразу начну с диаграммы:
Большинство кинолюбителей, строящих сегодня домашний кинотеатр, останавливают свой выбор на Apple TV или устройствах на базе Android TV, например Nvidia Shield. Многие пробуют использовать более продвинутые варианты, вроде Dune или Zappiti. Это прекрасные устройства, которые дают отличную картинку из коробки с поддержкой всех современных стандартов (4K, HDR, Dolby Vision и тд). Но можно ли получить картинку еще лучше? Безусловно! Для этого существуют специальные устройства - видеопроцессоры, которые позволяют обрабатывать видео с источника и выводить его в максимально возможном качестве и параметрах. Как правило такие системы умеют масштабировать контент в любой формат, будь это широкоформатный экран CimemaScope (2.35:1) или классический 16:1, убирать черные полосы с фильмов, делать качественный апскейлинг FullHD контента до Ultra HD, повышать резкость и качество изображения, умеют делать HDR Tone Mapping и многое другое. В сегодняшней статье речь пойдет о создании такого видеопроцессора с возможностями медиацентра на базе Kodi и использованием высококачественного видеорендера MadVR.
Одно из знаковых событий 2022 года помимо text-to-image моделей - это, безусловно, модель ChatGPT. Выйдя на суд общества, она смогла найти как большой круг почитателей и восхищающихся её способностями, так и довольно существенное число скептиков и борцов за торжество Естественного Интеллекта. Мы провели своё небольшое исследование её возможностей, проверили часть фактов, публикуемых в Интернете относительно ошибок и предвзятостей ChatGPT, и рады этим поделиться.
31 декабря 2022 немецкая почта закрывает сервис по приёму и доставке телеграмм в связи с его низкой востребованностью. Несомненно, вскоре за Германией сделают тоже самое и другие страны.
Коммуникационная технология с интереснейшей историей окончательно сходит со сцены.
Это событие заслуживает большого и серьезного осмысления и рассмотрения. Но мне лично телеграф больше всего запомнился одним эпизодом. Более полувека назад я отправил телеграмму Генеральному Секретарю ЦК КПСС Леониду Ильичу Брежневу.
Зачем, почему, что такое КЗК и о многом другом вы узнаете из этой истории. Произошла она весной, но вполне претендует на роль новогодней, "ламповой" истории для прочтения в выходной или праздничный день. Я надеюсь, она будет вам не только интересна, но и возможно, немного поднимет ваше настроение.
3 недели назад я написал инструкцию о том как получить доступ к ChatGPT в России. За это время она неожиданно набрала более 130т просмотров, что показывает явный интерес сообщества к этой теме.
За последнее время я собрал достаточно много интересной информации вокруг этой технологии и очень хочу с вами всем этим поделиться. Я являюсь больше разработчиком мобильных приложений, а не специалистом в области ИИ - поэтому текст данной серии статей ориентирован больше на гипотетические размышления, чем на точные технические детали. Если вы можете опровергнуть что-то из написанного мной - жду вас в комментариях!
В интернете активно развиваются научные социальные сети, которые позволяют ученым отслеживать (некоторые ресурсы предоставляют возможность и скачивать) публикации по своей области со всего мира, поддерживать коммуникацию друг с другом, а также пользоваться другими возможностями. Благодаря данным ресурсам, вы можете повышать цитируемости своих статей, вести блоги, находить единомышленников.
Для России такой соц. сетью определенно является Хабр. К мировым гигантам определенно относится ResearchGate. Однако эти площадки не единственные.
Мы приготовили для вас список форумов и площадок, на которых можно найти ученых из разных областей науки.