AI, ANN и иные формы искусственного разума
Всё больше компаний создают разнообразные ИИ-модели, и, конечно, крупные корпорации — впереди планеты всей. На днях Google представила свой новый проект — Gemini Code Assist, инструмент, который помогает разработчикам писать код. О том, что это за новинка и какие ей дали возможности — читайте под катом.
Всем привет.
Я хочу с вами поделиться результатами эксперимента по созданию интерактивного NPC на Unreal Engine 5.
Speech recognition, Text-to-speech, LLM модели, LipSync, MetaHuman и все это без использования сторонних сервисов.
Видео работы и ссылка на демо версию прилагается.
Если вам интересно увидеть результат и обсудить перспективы интерактивных NPC в игровой индустрии - добро пожаловать под кат.
О том, почему возникает такое явление, как галлюцинации у больших языковых моделей на примере работы системы вознаграждения (мотивации-поощрения) у биологических видов.
PrivateGPT — это проект, который расширяет возможности работы LLM-моделей, позволяя добавлять неограниченное количество личных данных.
31 октября 2023 AMD Radeon предоставила поддержку PyTorch для любительских видеокарт. Полный список видеокарт и ОС можно посмотреть здесь. Описанная инструкция протестирована на AMD Radeon RX 7900 XTX.
Для запуска нам понадобится Ubuntu с установленными: git, make, docker и ROCm.
Первое, что приходит в голову, когда речь заходит о ChatGPT и играх, это работа с текстом: диалоги, квесты, сюжет. Но это банально, скучно и не интересно. Мне же хочется, чтобы ИИ мог управлять буквально каждым аспектом геймплея. Сейчас я нахожусь на начальном этапе, и тем не менее мне удалось найти способ, которым можно реализовать все задуманное. Фундаментальной вещью в каждой игре является движение объектов, с этого я и решил начать.
Наверняка все слышали об NFT, большинство даже знают, что это такое. Для тех кто не совсем в теме, NFT (non-fungible token) – невзаимозаменяемый токен. Говоря простым языком, это технология, которая позволяет сделать цифровой объект уникальным. Т.е. она создает свойство, которого изначально у цифрового объекта не было и казалось, что быть не может, т. к. все что в цифре, все можно скопировать.
Мы пережили взлет этой технологии, увидели токены за миллионы долларов и стали свидетелем ее падения. Большинство даже не поняло ее: как это простая картинка может столько стоить? Кто-то кинулся рисовать свои и выкладывать на продажу, рассчитывая хорошо заработать. Но безумный хайп прошел, оставив послевкусие разочарования, об NFT начали забывать, но сама технология никуда не делась. Есть ли у нее шанс? Найдет ли она свое место в нашей жизни?
Сегодня без «программистов». В этот раз будет сказ про нейросеть и копирайтеров, которым закрою тему «Заменит ли нейросеть копирайтеров» раз и навсегда. Для себя уж точно.
Сейчас люди многие важные проблемы решают с использованием сил искусственного интеллекта, однако вопросы здоровья всегда стоят остро и требуют большей квалификации.
Возможно ли заменить визит к врачу обращением к ChatGPT? Наверняка у многих есть плачевный опыт использования Google, когда на простые симптомы пищевого отравления Вам предоставляли всевозможные разновидности рака в качестве вероятного диагноза.
Есть ли шанс избежать этой проблемы и получить правильные рекомендации по перспективам обследований и вариантами лечения (с формулированием нескольких наиболее реалистичных диагнозов!)?
В данной статья я расскажу о тестировании ChatGPT в качестве квалифицированного специалиста в постановке верного диагноза, определении списка необходимых обследований и пути лечения. Ниже будут подробно представлены все методы исследования и его результаты!
Приятного прочтения :)
В последнее время проблема подделок голоса возникла в связи с тем, что профессиональные актеры озвучивания обнаружили, что их вокальные дорожки были тайно воссозданы с помощью генеративного искусственного интеллекта (ИИ). Получившийся синтетический голос заставляли говорить вещи, за которые актерам не платили и против которых у них могли быть моральные, профессиональные или личные возражения. В одном особенно тревожном примере моддер видеоигры (т. е. человек, который самостоятельно создает новые сцены для видеоигры на основе существующего контента) использовал генеративный ИИ на публичном сайте, чтобы создать и распространить порнографический контент deepfake с использованием вокальных треков актера без ее согласия.
Обойдемся без долгих вступлений и глубоких философствований о современных тенденциях в развитии генеративных моделей в целом и LLM (большие языковые модели) моделей в частности. Многие об этом знают не понаслышке, а кто не знает — тому ниже сказанное просто не интересно.
Все в трепетном ожидании прорыва. Даже нет, ПРОРЫВА! LLM смогли нас удивить за последний год, даже вошли в нашу жизнь и заняли свое почетное место. На горизонте замаячил AGI (общий искусственный интеллект), который придет, взмахнет волшебной палочкой и изменит всю нашу жизнь...
2-3 абзаца — привычный размер входного текста для языковых моделей. Больше — тяжело, потому что вычислительная сложность растет квадратичным образом. Поэтому битва за удлинение контекста продолжается и постоянно возникают новые, общие или не очень, подходы. В этом обзоре мы расскажем о двух подходах, связанных с суммаризацией большого текста. Первый — LOCOST — направлен на длинные тексты (статьи и целые книги). Второй — SPECTRUM — на долгие диалоги.
По рабочим вопросам, я применяю DeepL для перевода технической документации, так как необходимое качество «подстрочника» он обеспечивает и ускоряет работу над однотипными текстами, которые после остается только вычитать и поправить явные ляпы в оборотах и терминологии. Но захотелось посмотреть, а что можно применить взамен, бесплатно, offline и в связке с VS Code, особенно учитывая намеки авторов переводчика скоро прикрыть «халяву» с бесплатным AI Writer.
Всем привет! Сегодня мы отправимся в прошлое и вспомним, как проходил зимний ROS Meetup 3 февраля 2024 года: какие темы по LLM, Deep Learning и антропоморфным роботам были раскрыты и что нас ждет дальше?
Привет! Использование ИИ в разметке данных для него же — уже скорее необходимая потребность, нежели что-то удивительно новое. Разного рода экспериментами с авторазметкой данных нейронками мы занимаемся последние полгода и результаты — нравятся.
В данной статье я детально расскажу о нашем самом первом эксперименте с LLM в разметке данных для ИИ и proof-of-concept их годноты использования в реальных задачах, а в процессе попробую ответить на большой вопрос — так заменят ли LLM людей в разметке данных?
Давайте вооружимся GigaChat, chatGPT, Gemini и начнем!
В приложении «Магнит: акции и доставка» можно оставлять отзывы на товары. Отзывы модерируются: мы публикуем те, которые считаем полезными для других покупателей, — они должны описывать потребительские свойства товара. Отклоняем все остальные: как правило, это жалобы на ценники, сервис в магазине, условия хранения либо просто нерелевантные тексты. Отзывы с жалобами обрабатывают службы поддержки и сервиса.
Рассказываем о том, как мы попробовали применять большие языковые модели, чтобы автоматизировать модерацию отзывов.
В предыдущей статье Метрика в машинном обучении сложных систем, алгоритм и программный код предложена формула для отношения сигнала к шуму в сложных нелинейных системах с тенденцией к самоорганизации. С опытом применения в обработке данных электрокардиограмм, землетрясения. Сложной системой является и биологическая нейросеть.
Искусственные нейронные сети возникли в качестве попытки моделировать организацию и функционирование биологических нейронных сетей – сетей нервных клеток живого организма. В существующих алгоритмах искусственного интеллекта ключевым звеном является решение задачи оптимизации и при этом остаётся вопрос - решает ли биологическая нейронная сеть задачу оптимизации? Задача оптимизация - это нахождение экстремумов целевой функции в процессе проектирования параметров системы. Под задачу оптимизации сформировался функциональный подход, который предполагает рассмотрение объекта как комплекса выполняемых им функций, а не как набора элементов и их взаимосвязей.
Ключевым условием в постановке задачи оптимизации является наличие управляющих факторов или заданных внешних правил. Например, выбор оптимального хода по правилам игры в шахматы или в чайнике вода превращается в пар и управляющим фактором выступает температура, где применимы постановки задач оптимизации. При детонации взрывчатых веществ жидкость превращается в газы при отсутствии управляющих факторов. Отсутствуют внешние управляющие факторы в лавинообразных процессах.
Отсутствие управляющих факторов и масштабная инвариантность процессов самоорганизованной критичности (SOC) не являются интуитивно понятными и привычными. Будет очевидной реакция некоторых читателей – «ничего не понимаю», хотя речь идёт об активности нашего собственного мозга.
Пока вы едите молоко с хлопьями, среди нас уже давно ходят люди-киборги. Как вам такое?
Админы на неделе постарались и раскатали для вас большую статью. О том, как скоро мы массово начнём вживлять гаджеты в мозг, что они умеют и для чего это нужно.
Привет, Хаброжители!
Четыре года назад ИТ-эксперт Чип Хуэн* проанализировала экосистему ML с открытым исходным кодом. С тех пор многое изменилось, и она вернулась к изучению темы, на этот раз сосредоточившись исключительно на стеке вокруг базовых моделей.
О результатах исследования читайте под катом.
*Обращаем ваше внимание, что позиция автора может не всегда совпадать с мнением МойОфис.
AMX (Advanced Matrix Extension) - это модуль аппаратного ускорения умножения матриц, который появился в серверных процессорах Intel Xeon Scalable, начиная с 4 поколения (архитектура Sapphire Rapids).
В начале этого года ко мне в руки наконец попал сервер, с данным типом процессора.
Конкретно модель Xeon(R) Gold 5412U - это 24 ядерный процессор с тактовой частотой в 2.1 GHz. При этом 8 приоритетных ядер могут разгонятся до 2.3 GHz, а 1 ядро до 3.9 GHz в Turbo Boost). Кроме того данный процессор поддерживает 8 канальную DDR-5 4400 MT/s.
Мне как человеку, достаточно долгое время посвятившему оптимизации алгоритмов компьютерного зрения и запуска нейронный сетей на CPU (библиотеки Simd и Synet), было интересно: на сколько AMX позволяет реально ускорить вычисления и как извлечь из него максимальную производительность.
Далее я постараюсь максимально подробно ответить на данные вопросы. Прежде все я буду касаться вопросов однопоточной производительности (многопоточную рассмотрю позже).