Я думаю, что такого же воображения, как у человека, у нейросетей точно нет. Но если рассматривать воображение, как процесс, то что гипотетически могут делать нейронки: распознавать фрагменты картинки и подбирать соответствующие описания на основе обучения. Разные модели, обученные на разных датасетах, могут по разному интерпретировать информацию. То есть чем "богаче" была информация, на которой учили, тем больше вариаций фрагментов у нейронки есть. Я могу предположить, что такую вариативность можно отнести к функциональному аналогу воображения. Похоже на то, как можно научиться разгадывать головоломки - пока собственный мозг не увидел принцип головоломки, решение кажется очень сложным, как только увидел, то уже гораздо проще.
Использовать другую LLM в обсуждении или два чата для одной темы в одном LLM - классная идея, согласна, сама так делаю. Правда, не для проверки, а для рассмотрения вопроса с разных сторон. Потому что без маркировки генерация может случайно дать "интуицию" без фактов из-за формулировки запроса или контекста. Кроме того, в чате обычно нет возможности влиять на температуру.
Но обсуждение в разных моделях - штука полезная - за счет разного контекста генерируются как бы разные точки зрения, но с учетом логики и разметки по фактологичности.
Вопрос самосознания - очень сложный, я бы не рискнула поднимать его в этом рассуждении, потому что он требует не только философского объяснения, но и инженерного.
Да, полностью согласна: проверять всё равно нужно — и за ИИ, и даже за человеком ))). Промт как раз и нужен, чтобы модель показывала ход рассуждений и помечала, что основано на фактах, что на логической реконструкции, а что — на идеях. Это не панацея, но значительно уменьшает объём проверки: проверяю информацию, помеченную “факт”, а не весь ответ
Да, хороший вопрос. Маркировка действительно вмешивается в процесс - как любой промт. Из каких соображений я обычно исхожу: - ИИ не имеет доступа к своим логам, поэтому любой запрос - вмешательство. Он не «вспоминает» процесс, а реконструирует рассуждение постфактум. - если не просить помечать, то непонятно, как отличать факт от интуиции? - инструкция не блокирует «интуицию», а расширяет поле вариаций и помечает его - последующий запрос конечно тоже возможен, но тут я предполагаю, что если проверку выносить на «второй проход», возможен дрейф — модель уже интерпретирует готовый ответ, а не строит его с нуля. Поэтому предполагаю, что если встраивать разметку сразу в первую генерацию, дрейф будет меньше (гипотеза если что, в чатах доказать сложно) - инструкция побуждает модель "порыться" в сети в поисках, может ли она подтвердить F1 (если у модели есть доступ к внешним источникам и он не запрещен).
Какой интересный вопрос! Спасибо. Исходя из вашего комментария, попробую порассуждать, как бы составляла промт. Сначала бы определилась с метриками, которые мне нужны от коллажа и желательно строго, чтобы модель не додумывала то что мне не надо. Если я правильно поняла, вам нужны характеристики без художественности, соответственно, роль на мой взгляд тут не имеет значения (рассматривать коллаж как дизайнер, фотограф?). А вот задача и требования критичны. Например - как указывать положение фото в коллаже ( я предлагаю - определять центр прямоугольника, куда вписывается фото или картинка, потому что не знаю, какой формы будут элементы коллажа) Примерный промт: 1) Контекст
На вход подаётся изображение-коллаж (файл или ссылка). Нужно выделить каждое под-изображение и описать формальные характеристики:
тип файла, разрешение (px), DPI, глубина цвета, размер файла;
общее количество под-изображений в коллаже;
для каждого под-изображения: координаты центра и bounding box, стиль, тип сцены, позиционное описание для быстрой ручной проверки.
Если каких-то техданных нет (например, DPI у web-картинки) — ставь null и низкую уверенность, укажи это в validation.unknown_fields.
2)Логика (как обрабатывать)
Используй только визуальные признаки и доступные техполя файла.
Все значения давай как пара "value" + "confidence".
Уверенность кодируй словом ("high" | "medium" | "low") и числом confidence_score в диапазоне 0–1. Рекомендуемые пороги: high ≥ 0.80, 0.60 ≤ medium < 0.80, low < 0.60.
Система координат: верхний левый угол коллажа = (0,0), ось X вправо, ось Y вниз.
Bounding box — осево-выравненный прямоугольник; помимо center укажи bbox (x,y — левый верхний угол).
Не добавляй художественных интерпретаций; description — только для человеко-читаемой локализации.
Для стиля/сцены используй контролируемые значения из словарей (можно несколько меток, тогда укажи top-1 в value, остальные — в alts).
> Пояснения к полям: > > bbox дублирует геометрию для явной проверки (иногда удобнее знать левый верхний угол). > area_ratio — доля площади подизображения от площади коллажа; coverage_ratio — суммарная доля всех bbox. > overlap_rate — усреднённый IoU (находит наложения/дубли). > confidence_distribution помогает мгновенно понять общую «надёжность» разметки. > * unknown_fields/missing_fields делают пробелы в данных явными.
5) Метрики успеха (встроены и проверяются)
validation.json_valid == true.
validation.counts_match.value == true.
Все ключевые поля присутствуют: file, images[], summary.total_images, validation.
Каждое значение имеет confidence и confidence_score.
Для каждого изображения заданы centerиbbox/size, плюс description.
overlap_rate и coverage_ratio рассчитаны; выходы за границы отражены в bbox_out_of_bounds.
Если техполя недоступны — отражены в unknown_fields и отмечены low.
6) Итеративность (уточнение)
После выдачи JSON задай один короткий вопрос:
> «Хотите ли вы углублённый анализ: палитра, композиционные оси/правила третей, текст в кадре (OCR), дополнительные стилистические признаки?»
Если модель небольшая и контекстное окно маленькое, то лучше обрабатывать поэтапно, с минимальных метрик и постепенно их добавлять
Мини-промт
На вход подаётся изображение-коллаж. Задача: вернуть JSON со структурой (file, images[], summary, validation).
Правила:
Используй только визуальные признаки и EXIF.
Каждое значение = {value, confidence, confidence_score}.
Координаты: (0,0) верхний левый угол; bbox = осевой прямоугольник.
Спасибо за интересную версию. Потестирую ее. Но учитывая, что трансформер обрабатывает и понимает поведенческую модель, а не человеческие намерения, затрудняюсь, как можно описать функционал понятия - миссия или энергия ответа. Я все-таки склоняюсь (но могу ошибаться), что роль и поведенческая маска это не про reasoning модели, а про соответствие шаблону.
Я думаю, что такого же воображения, как у человека, у нейросетей точно нет. Но если рассматривать воображение, как процесс, то что гипотетически могут делать нейронки: распознавать фрагменты картинки и подбирать соответствующие описания на основе обучения. Разные модели, обученные на разных датасетах, могут по разному интерпретировать информацию. То есть чем "богаче" была информация, на которой учили, тем больше вариаций фрагментов у нейронки есть. Я могу предположить, что такую вариативность можно отнести к функциональному аналогу воображения. Похоже на то, как можно научиться разгадывать головоломки - пока собственный мозг не увидел принцип головоломки, решение кажется очень сложным, как только увидел, то уже гораздо проще.
Использовать другую LLM в обсуждении или два чата для одной темы в одном LLM - классная идея, согласна, сама так делаю. Правда, не для проверки, а для рассмотрения вопроса с разных сторон. Потому что без маркировки генерация может случайно дать "интуицию" без фактов из-за формулировки запроса или контекста. Кроме того, в чате обычно нет возможности влиять на температуру.
Но обсуждение в разных моделях - штука полезная - за счет разного контекста генерируются как бы разные точки зрения, но с учетом логики и разметки по фактологичности.
Вопрос самосознания - очень сложный, я бы не рискнула поднимать его в этом рассуждении, потому что он требует не только философского объяснения, но и инженерного.
Да, полностью согласна: проверять всё равно нужно — и за ИИ, и даже за человеком ))).
Промт как раз и нужен, чтобы модель показывала ход рассуждений и помечала, что основано на фактах, что на логической реконструкции, а что — на идеях. Это не панацея, но значительно уменьшает объём проверки: проверяю информацию, помеченную “факт”, а не весь ответ
Да, хороший вопрос. Маркировка действительно вмешивается в процесс - как любой промт. Из каких соображений я обычно исхожу:
- ИИ не имеет доступа к своим логам, поэтому любой запрос - вмешательство. Он не «вспоминает» процесс, а реконструирует рассуждение постфактум.
- если не просить помечать, то непонятно, как отличать факт от интуиции?
- инструкция не блокирует «интуицию», а расширяет поле вариаций и помечает его
- последующий запрос конечно тоже возможен, но тут я предполагаю, что если проверку выносить на «второй проход», возможен дрейф — модель уже интерпретирует готовый ответ, а не строит его с нуля. Поэтому предполагаю, что если встраивать разметку сразу в первую генерацию, дрейф будет меньше (гипотеза если что, в чатах доказать сложно)
- инструкция побуждает модель "порыться" в сети в поисках, может ли она подтвердить F1 (если у модели есть доступ к внешним источникам и он не запрещен).
Какой интересный вопрос! Спасибо.
Исходя из вашего комментария, попробую порассуждать, как бы составляла промт. Сначала бы определилась с метриками, которые мне нужны от коллажа и желательно строго, чтобы модель не додумывала то что мне не надо. Если я правильно поняла, вам нужны характеристики без художественности, соответственно, роль на мой взгляд тут не имеет значения (рассматривать коллаж как дизайнер, фотограф?). А вот задача и требования критичны. Например - как указывать положение фото в коллаже ( я предлагаю - определять центр прямоугольника, куда вписывается фото или картинка, потому что не знаю, какой формы будут элементы коллажа)
Примерный промт:
1) Контекст
На вход подаётся изображение-коллаж (файл или ссылка).
Нужно выделить каждое под-изображение и описать формальные характеристики:
тип файла, разрешение (px), DPI, глубина цвета, размер файла;
общее количество под-изображений в коллаже;
для каждого под-изображения: координаты центра и bounding box, стиль, тип сцены, позиционное описание для быстрой ручной проверки.
Если каких-то техданных нет (например, DPI у web-картинки) — ставь
nullи низкую уверенность, укажи это вvalidation.unknown_fields.2)Логика (как обрабатывать)
Используй только визуальные признаки и доступные техполя файла.
Все значения давай как пара
"value"+"confidence".Уверенность кодируй словом (
"high" | "medium" | "low") и числомconfidence_scoreв диапазоне 0–1. Рекомендуемые пороги:high ≥ 0.80,0.60 ≤ medium < 0.80,low < 0.60.Система координат: верхний левый угол коллажа = (0,0), ось X вправо, ось Y вниз.
Bounding box — осево-выравненный прямоугольник; помимо
centerукажиbbox(x,y — левый верхний угол).Не добавляй художественных интерпретаций;
description— только для человеко-читаемой локализации.Для стиля/сцены используй контролируемые значения из словарей (можно несколько меток, тогда укажи top-1 в
value, остальные — вalts).Рекомендуемые словари
scene_type ∈ {portrait, landscape, interior, still_life, documentary, street, macro, product, infographic, abstract, other}style ∈ {realism, impressionism, expressionism, documentary, minimalism, cyberpunk, vintage, flat, 3d_render, comic, watercolor, oil, collage, other}3) Инструкция (что сделать)
Сформируй JSON со структурой:
file— общие характеристики.images[]— список подизображений с геометрией и классификацией.summary— сжатая сводка об объекте (без дублирования полей).validation— метрики успеха и служебные проверки.4) Каркас JSON (с метриками)
> Пояснения к полям:
>
>
bboxдублирует геометрию для явной проверки (иногда удобнее знать левый верхний угол).>
area_ratio— доля площади подизображения от площади коллажа;coverage_ratio— суммарная доля всех bbox.>
overlap_rate— усреднённый IoU (находит наложения/дубли).>
confidence_distributionпомогает мгновенно понять общую «надёжность» разметки.> *
unknown_fields/missing_fieldsделают пробелы в данных явными.5) Метрики успеха (встроены и проверяются)
validation.json_valid == true.validation.counts_match.value == true.Все ключевые поля присутствуют:
file,images[],summary.total_images,validation.Каждое значение имеет
confidenceиconfidence_score.Для каждого изображения заданы
centerиbbox/size, плюсdescription.overlap_rateиcoverage_ratioрассчитаны; выходы за границы отражены вbbox_out_of_bounds.Если техполя недоступны — отражены в
unknown_fieldsи отмеченыlow.6) Итеративность (уточнение)
После выдачи JSON задай один короткий вопрос:
> «Хотите ли вы углублённый анализ: палитра, композиционные оси/правила третей, текст в кадре (OCR), дополнительные стилистические признаки?»
Если модель небольшая и контекстное окно маленькое, то лучше обрабатывать поэтапно, с минимальных метрик и постепенно их добавлять
Мини-промт
На вход подаётся изображение-коллаж.
Задача: вернуть JSON со структурой (file, images[], summary, validation).
Правила:
Используй только визуальные признаки и EXIF.
Каждое значение = {value, confidence, confidence_score}.
Координаты: (0,0) верхний левый угол; bbox = осевой прямоугольник.
Стиль и сцена выбирай из словарей: scene_type {portrait, landscape, interior, still_life, documentary, street, macro, product, infographic, abstract, other} style {realism, impressionism, expressionism, documentary, minimalism, cyberpunk, vintage, flat, 3d_render, comic, watercolor, oil, collage, other}
Недоступные техданные → value=null, confidence=low, занести в validation.unknown_fields.
Вывод: строго JSON по каркасу ниже.
[вставить JSON-шаблон]
Надеюсь, ответила на ваш вопрос)
Спасибо за интересную версию. Потестирую ее. Но учитывая, что трансформер обрабатывает и понимает поведенческую модель, а не человеческие намерения, затрудняюсь, как можно описать функционал понятия - миссия или энергия ответа. Я все-таки склоняюсь (но могу ошибаться), что роль и поведенческая маска это не про reasoning модели, а про соответствие шаблону.
Благодарю за отклик. Да, согласна, затронута очень важная грань - с ИИ можно как деградировать, так и развиваться - и это зависит от человека.