Искусственный интеллект

Открываем новые возможности с ChatGPT и инженерией запросов

Всем привет! В этом посте хочется поделиться уникальным курсом от Исы Фулфорд (OpenAI) и Эндрю Ына (DeepLearning.AI) под названием "ChatGPT Prompt Engineering for Developers".

На этом курсе можно окунутся в удивительный мир больших языковых моделей (LLM) и узнать, как быстро создавать новые полезные приложения с их помощью. Благодаря API OpenAI можно научиться:

• Кратко излагать (например, суммаризировать отзывы пользователей)

• Извлекать информацию (например, классификация по настроению, извлечение тем)

• Трансформировать текст (перевод, исправление орфографии и грамматики)

• Расширять (например, автоматическое написание электронных писем)

Курс также затрагивает два ключевых принципа создания эффективных запросов, способы систематической разработки хороших запросов и создания собственного чат-бота. Про создание собственного чат-бота писал ранее в этом туториале.

Чтобы закрепить полученные знания, на курсе предоставляются наглядные примеры, с которыми можно поработать прямо в среде Jupyter notebook.

Курс подходит для начинающих. Для участия требуется лишь базовое знание Python. Однако этот курс также подойдет для опытных инженеров машинного обучения, стремящихся изучить передовые методы использования моделей LLM.

Не упустите свой шанс обучиться этому захватывающему направлению и выполнять разнообразные задачи с помощью умений инженерии запросов. Успехов! ?

Зенон Элейский vs ChatGPT, или антиномии ИИ

"Другая форма этой антиномии относится к контекстам, необходимым для понимания выражений естественного языка. Чтобы обрабатывать информацию на естественном языке — это понимают все специалисты, занимающиеся автоматическим переводом и созданием формализованных языков, пригодных для описания всё новых предметных областей, — надо учитывать контексты. Именно контекст даёт понимание, но его тоже надо понять, значит, необходимо привлечь более широкий контекст, и т.д. до бесконечности, либо до некоторого окончательного контекста. Последний, однако, сразу ограничит возможности "понимания" кибернетической системой воспринимаемых ею текстов.

В этих своих формах данные антиномии — их можно назвать антиномиями "искусственного интеллекта" — напоминают апорию Зенона по которой получается, что движение никогда не может начинаться, так как, чтобы пройти 100 стадий, надо пройти сначала 50 стадий, а для этого надо сначала пройти 25 стадий и т.д." — Бирюков Б.В. О возможностях "искусственного интеллекта" (1979)

Забавно, что, по всей видимости, ChatGPT способен "обойти" это противоречие, "придумывая" несуществующие факты.

Воровство картинок для обучения ИИ выходит на новый уровень. Если раньше фотографии и иллюстрации просто брали без спроса (и оплаты) со стоков и личных сайтов, то теперь автору ещё и счёт могут предъявить. Звучит, как бред? Если бы…

С такой ситуацией реально столкнулся фотограф Роберт Кнешке. Он воспользовался сайтом, который позволяет проверить, не использовались ли ваши работы для обучения нейросетей. Оказалось, что его фото присутствуют в наборе данных LAION, некоммерческой организации, которая создает крупномасштабные модели машинного обучения.

Кнешке попросил LAION удалить его работу из данных обучения. Ответ был внезапным. Компания утверждает, что проводит добровольные исследования в области искусственного интеллекта и делает их доступными для широкой публики. Они используют боты-краулеры для сбора изображений, находящихся в общем доступе. А это, якобы, не нарушает закон об авторском праве (нет).

И этим бы могло ограничиться, но LAION пошли дальше. Они натравили на фотографа своего юриста, который потребовал возмещение ущерба в размере 900 евро, в соответствии с разделом 97a (4) UrhG. Фотографии они благополучно продолжают использовать.

Роберт Кнешке думает об ответном судебном иске.

В РПЦ предлагают ввести запрет на антропоморфизацию программ и законодательно принудить вешать дисклеймер для нейросетей, указывающий на то, что человек общается с ИИ. Предложение озвучил иерей Фёдор Лукьянов (отец Фёдор) на круглом столе, посвящённом обсуждению правового регулирования и применения нейросетевых технологий в НИУ ВШЭ.

Также отец Фёдор предложил ввести ответственность для разработчиков за содержание информации, транслируемой нейросетью, как это сделали в Китае, где подобная ответственность закреплена в административном и в уголовном законодательствах. Несовершеннолетним вообще предложено ограничить доступ к нейросетям. В свою очередь, ChatGPT необходимо локализовать под российскую вычислительную инфраструктуру и телекоммуникационные сети, считает отец Фёдор. По его словам, страны Запада строят свои нейросети на основе собственной этики, которая может расходиться с российской.

Член комитета ТПП РФ по предпринимательству в сфере медиакоммуникаций Павел Катков указал, что реализовать предложения отца Фёдора технически возможно, но это может ослабить конкурентоспособность отечественных нейросетей.

Подскажите бесплатную нейронку для создания логотипов.

Как-то я делал Телеграм бота на Wolfram Language (WL) для выполнения кода. Взаимодействие с ботом получается интереснее, если его добавить в групповой чат. Теперь я хочу поделиться тем, как сделать бота для обращения к OpenAI.

Установка Wolfram Engine:

winget install WolframEngine

Запускаем ядро и выполняем:

PacletInstall["CristopherWolfram/OpenAILink"]; 
PacletInstall["KirillBelov/Objects"]; 
PacletInstall["KirillBelov/TelegramBot"]; 

Импортируем пакеты:

<<KirillBelov`TelegramBot`
<<ChristopherWolfram`OpenAILink`

Теперь реализуем доступ к gpt-3.5-turbo от OpenAI:

chatGPT[chatId_, text_String] := 
Module[{userMsg, botMsg, chat}, 
 If[Not[KeyExistsQ[$chats, chatId]], $chats[chatId] = {}]; 
 chat = $chats[chatId]; 
 AppendTo[chat,  userMsg = OpenAIChatMessageObject["user", text]];   
 botMsg = Check[
  OpenAIChatComplete[chat], 
  chat = {userMsg}; 
  OpenAIChatComplete[chat]
 ]; 
 $chats[chatId] = Append[chat, botMsg]; 
 botMsg[[-1, "Text"]]
]

Обработчик сообщений из Telegram:

handler[bot_TelegramBot, update_Association] := 
Module[{user, chatId, text, result}, 
 chatId = update["message", "chat", "id"]; 
 text = update["message", "text"]; 
 sendMessage[bot, chatId, chatGPT[chatId, text]]; 
]

Осталось только запустить нашего бота:

$chats = <||>; 
$OpenAIKey = "your_key"; 
wlgptbot = TelegramBot["your_token"]; 
task = CreateBotSession[wlgptbot, handler, {5, 100000}]; 

Готово! Изначально я сделал этого бота для группы по Mathematica и решил поделиться здесь.

Весь вечер баловался с плагином для Photoshop — Stable.art, оказалось очень полезно и увлекательно. Плагин позволяет не выходя из Photoshop генерировать и подтягивать изображения из Stable Diffusion.

Конечно пока всё работает сыровато (либо руки у меня растут не из того места), периодически сгенерированное изображение плохо стыкуется с текущей основой и приходится подчищать в ручную. Однако качество полученного результата и ощутимая экономия моего времени определенно радуют. Вот мой пример, как всего за 2 минуты можно сгенерировать мордочку для яблока.

Инструменты:

• Adobe Photoshop 2023

• Stable Diffusion Portable

• Модель Deliberate

• Сам Stable.art

• Негативный промт - (deformed, distorted, disfigured:1.3), poorly drawn, bad anatomy, wrong anatomy, extra limb, missing limb, floating limbs, (mutated hands and fingers:1.4), disconnected limbs, mutation, mutated, ugly, disgusting, blurry, amputation

• Видео инструкция по установке и настройке Stable.art

Понимаю, многие могут сказать: «Всё тоже самое можно сделать в самом Stable Diffusion в режиме „inpaint“, вообще не прибегая к Photoshop». Лично мне понравилось, что можно не покидать Photoshop, сгенерировать новое изображения, при этом не совершая дополнительных манипуляций с копированием/сохранением файла. В любом случае, это уже хороший шаг вперед к слиянию двух инструментов.

Если вы уже попробовали Stable.art — пишите ваше впечатление в комментариях.

Буду ли я пророком если напишу тут сей факт что посты заполонят генеративные ответы от нейросетей подобия ChatGPT и сможете ли вы распознать написано ли это сообщение сейчас человеком или я генератор текста?