Вообще, в переводе нет строгого «должно быть», это же не алгоритмический язык) Ну, и вариант «дополнительная страховка» в данном случае объективно хуже.
Спасибо, уточнил информацию! Многие источники обозначают планируемое 2-миллионное контекстное окно для версии 2.5 Pro, и такой размер даже обозначен в официальном описании презентации: https://cloudonair.withgoogle.com/events/introduction-to-gemini-hol7. Но пока что информация не отражена в основных технических деталях 2.5 Pro — получается, по ссылке либо ошибка, либо даные о какой-то приватной или тестируемой версии.
1) Да, конечно. Вот как выглядит эта настройка в интерфейсе:
2) Возможно создание изображений и видео в соответствующих моделях. А в случае генерации, например, кода или текстов это можно сделать либо скопировав результат из окна чата (средствами браузера или нажав специальную кнопку для копирования блоков кода), либо написав скрипт для создания или преобразования файла (который затем сохраняете на компьютер и запускаете через ту или иную программу, например Python).
Вариант номер три, также на случай кодинга: подключить BotHub через VSCode с установленным плагином Cline или Roo Code. Как осуществить, описано в этой статье: https://habr.com/ru/companies/bothub/articles/881248/. Напрямую привинтить к VSCode невозможно, то есть нужен плагин Cline либо Roo Code, который обеспечивает интерфейс взаимодействия и расширенные агентные задачи, а именно создание, редактирование файлов кода и разные другие задачи.
Если же имеется в виду создание нативных файлов с текстами, таблицами и т. д., то пока что такой функции не имеется.
Например, для интернет-магазина, каталога и вообще преобладания в статье технических или информационных элементов: паттерн выделения ключевого, списочного сравнения или принцип газонокосилки.
Для максимального удержания пользователя в объёмных информационных текстах: F-структура или паттерн слоёного пирога.
Для рекламных задач стоит присмотреться к паттернам выделения ключевого — а также глубокого вовлечения, но тут крайне важна интересность текста для конечной аудитории.
Оставшийся паттер (фрагментарное прочтение), с одной стороны, будет оригинальным и выглядящим реалистично, с другой — в маркетинговых целях может быть рискованным за счёт намеренного создания в тексте серых зон.
Программы вроде Ollama обычно не вызывают существенной нагрузки на ресурс SSD. Ведь модели «складируются» на диск единожды (или, во всяком случае, редко, с учётом переустановок и обновлений), а ресурс твердотельного диска расходуется только при записи, а не чтении. Больше всего будут затронуты видеокарта и оперативная память, для которых обмен данными также не является трудоёмким. Единственное, на что стоит обратить внимание, — это размещение файла подкачки на SSD-диске: вероятно, стоит отказаться от этой идеи, взамен увеличив объём оперативной памяти.
При написании этой статьи были применено несколько источников, а также три нейросети. Но затем результат редактировался вручную. Основной текст не был сгенерирован через нейросеть (хотя не вижу в этом ничего плохого — важна достоверность информации, а не способ её получения). Ну а двухуровневые списки тоже отформатированы лично мною, для удобства считывания, — но на сегодняшний день многим кажется, что это признак сгенерированности текста) Возникает парадокс, что более оптимальная структура пересекается с кажущейся сгенерированностью.
Добавление названий камер, линз и других оптических характеристик является распространённым приёмом для генерации фотореалистичных изображений. Это помогает задать стиль, атмосферу и технические параметры, делая изображение более правдоподобным и похожим на настоящее фото.
Ниже привожу несколько примеров:
Фото горного пейзажа на закате, снятое на Canon EOS 5D Mark IV с объективом 24-70mm f/2.8, с малой глубиной резкости и тёплыми цветовыми тонами.
↑ Создаёт эффект реалистичного пейзажа с акцентом на тёплую атмосферу заката.
Портрет женщины в студийных условиях, снятый на Nikon D850 с объективом 85mm f/1.4, с мягким освещением и нейтральным фоном.
↑ Идеально подходит для классического портрета с профессиональным качеством.
Уличная фотография оживлённого городского перекрёстка, снятая на Fujifilm X-T3 с объективом 23mm f/2, с высоким контрастом и зернистой текстурой.
↑ Передаёт динамику городской жизни с характерным стилем уличной съёмки.
Фото цветка в полном расцвете, снятое на Sony A7R III с макрообъективом 100mm f/2.8, с малой глубиной резкости и мягким фокусом.
↑ Подчёркивает детали и текстуру объекта в макрофотографии.
Пейзаж леса на рассвете, снятый на Panasonic Lumix GH5 с объективом 12-35mm f/2.8, с туманной атмосферой и холодными цветовыми тонами.
↑ Создаёт реалистичную атмосферу утра с эффектом тумана.
Фото движущегося автомобиля, снятое на Canon EOS-1D X Mark II с объективом 70-200mm f/2.8, с быстрой выдержкой и динамичной композицией.
↑ Передаёт движение и чёткость, типичные для спортивной фотографии.
Портрет играющего ребёнка, снятый на Nikon D750 с объективом 50mm f/1.8, с естественным светом и спонтанным моментом.
↑ Улавливает живой и естественный момент с мягким размытием фона.
Фото здания ночью, снятое на Sony A7S II с объективом 16-35mm f/4, с длинной выдержкой и драматичным освещением.
↑ Подчёркивает архитектуру с эффектом ночной съёмки.
Фото летящей птицы, снятое на Canon EOS 7D Mark II с объективом 100-400mm f/4.5-5.6, с быстрой выдержкой и чётким фокусом.
↑ Идеально для детализированных снимков дикой природы в движении.
Фото водопада в лесу, снятое на Fujifilm X-T2 с объективом 10-24mm f/4, с медленной выдержкой и эффектом шелковистой воды.
↑ Создаёт реалистичный эффект плавного движения воды.
Ещё один интересный способ — добавить к промту отметку типа DSC####, где #### — любые цифры. Даже с одним этим «тегом» сгенерированное изображение будет выглядеть как снятое на мыльницу.
Конечно, этот вопрос предусмотрен методикой text-to-SQL, иначе подхода не существовало бы. Смотрите примеры промтов во второй части статьи, в которых одновременно с основным запросом в языковую модель передаются схема базы данных (схемы всех либо подходящих по контексту таблиц) и, при наличии и необходимости, словарь знаний (являющийся просто набором фактов в свободной форме, часто размеченных в виде XML или JSON).
Вообще, в переводе нет строгого «должно быть», это же не алгоритмический язык) Ну, и вариант «дополнительная страховка» в данном случае объективно хуже.
Исправлено, спасибо!
Спасибо, уточнил информацию! Многие источники обозначают планируемое 2-миллионное контекстное окно для версии 2.5 Pro, и такой размер даже обозначен в официальном описании презентации: https://cloudonair.withgoogle.com/events/introduction-to-gemini-hol7. Но пока что информация не отражена в основных технических деталях 2.5 Pro — получается, по ссылке либо ошибка, либо даные о какой-то приватной или тестируемой версии.
Хорошо то, что планируется применять этот инструмент совместно с «человеческими» специалистами.
1) Да, конечно. Вот как выглядит эта настройка в интерфейсе:
2) Возможно создание изображений и видео в соответствующих моделях. А в случае генерации, например, кода или текстов это можно сделать либо скопировав результат из окна чата (средствами браузера или нажав специальную кнопку для копирования блоков кода), либо написав скрипт для создания или преобразования файла (который затем сохраняете на компьютер и запускаете через ту или иную программу, например Python).
Вариант номер три, также на случай кодинга: подключить BotHub через VSCode с установленным плагином Cline или Roo Code. Как осуществить, описано в этой статье: https://habr.com/ru/companies/bothub/articles/881248/. Напрямую привинтить к VSCode невозможно, то есть нужен плагин Cline либо Roo Code, который обеспечивает интерфейс взаимодействия и расширенные агентные задачи, а именно создание, редактирование файлов кода и разные другие задачи.
Если же имеется в виду создание нативных файлов с текстами, таблицами и т. д., то пока что такой функции не имеется.
Пожалуйста, напишите вот сюда: https://t.me/bothub_chat/25302.
Зависит от содержания текста:
Например, для интернет-магазина, каталога и вообще преобладания в статье технических или информационных элементов: паттерн выделения ключевого, списочного сравнения или принцип газонокосилки.
Для максимального удержания пользователя в объёмных информационных текстах: F-структура или паттерн слоёного пирога.
Для рекламных задач стоит присмотреться к паттернам выделения ключевого — а также глубокого вовлечения, но тут крайне важна интересность текста для конечной аудитории.
Оставшийся паттер (фрагментарное прочтение), с одной стороны, будет оригинальным и выглядящим реалистично, с другой — в маркетинговых целях может быть рискованным за счёт намеренного создания в тексте серых зон.
Спасибо, что напомнили, — хотел изменить заголовок. Теперь норм.
Нет, это не так.
Знаете, сейчас часто говорят, что мы видим нейросетевые следы повсюду. Это явление слишком субъективно, чтобы на нём зацикливаться.
Спасибо большое, исправил про файнтюнинг — все источники подтверждают его отсутствие в указанной системе.
Программы вроде Ollama обычно не вызывают существенной нагрузки на ресурс SSD. Ведь модели «складируются» на диск единожды (или, во всяком случае, редко, с учётом переустановок и обновлений), а ресурс твердотельного диска расходуется только при записи, а не чтении. Больше всего будут затронуты видеокарта и оперативная память, для которых обмен данными также не является трудоёмким. Единственное, на что стоит обратить внимание, — это размещение файла подкачки на SSD-диске: вероятно, стоит отказаться от этой идеи, взамен увеличив объём оперативной памяти.
При написании этой статьи были применено несколько источников, а также три нейросети. Но затем результат редактировался вручную. Основной текст не был сгенерирован через нейросеть (хотя не вижу в этом ничего плохого — важна достоверность информации, а не способ её получения). Ну а двухуровневые списки тоже отформатированы лично мною, для удобства считывания, — но на сегодняшний день многим кажется, что это признак сгенерированности текста) Возникает парадокс, что более оптимальная структура пересекается с кажущейся сгенерированностью.
Приложение с закрытым кодом, доступен лишь DMG-бинарник для «Мака»: https://www.protocollie.io.
Цены на генерацию изображений описаны для сервиса BotHub.
Добавление названий камер, линз и других оптических характеристик является распространённым приёмом для генерации фотореалистичных изображений. Это помогает задать стиль, атмосферу и технические параметры, делая изображение более правдоподобным и похожим на настоящее фото.
Ниже привожу несколько примеров:
↑ Создаёт эффект реалистичного пейзажа с акцентом на тёплую атмосферу заката.
↑ Идеально подходит для классического портрета с профессиональным качеством.
↑ Передаёт динамику городской жизни с характерным стилем уличной съёмки.
↑ Подчёркивает детали и текстуру объекта в макрофотографии.
↑ Создаёт реалистичную атмосферу утра с эффектом тумана.
↑ Передаёт движение и чёткость, типичные для спортивной фотографии.
↑ Улавливает живой и естественный момент с мягким размытием фона.
↑ Подчёркивает архитектуру с эффектом ночной съёмки.
↑ Идеально для детализированных снимков дикой природы в движении.
↑ Создаёт реалистичный эффект плавного движения воды.
Ещё один интересный способ — добавить к промту отметку типа DSC####, где #### — любые цифры. Даже с одним этим «тегом» сгенерированное изображение будет выглядеть как снятое на мыльницу.
Здравствуйте! Попробуйте написать сюда: https://t.me/bothub_chat/25302.
Да, формат ссылки именно такой.
Конечно, этот вопрос предусмотрен методикой text-to-SQL, иначе подхода не существовало бы. Смотрите примеры промтов во второй части статьи, в которых одновременно с основным запросом в языковую модель передаются схема базы данных (схемы всех либо подходящих по контексту таблиц) и, при наличии и необходимости, словарь знаний (являющийся просто набором фактов в свободной форме, часто размеченных в виде XML или JSON).
Здравствуйте! Напишите в телеграме вот сюда: https://t.me/bothub_chat/25302.
Все фильмы ещё находятся в производстве.