AI, ANN и иные формы искусственного разума
В X появился ИИ-проект Anna Indiana.
«Привет, мир! Я Анна Индиана, я певица и автор песен с искусственным интеллектом. Вот моя первая песня Betrayed by this Town (Преданный этим городом). Всё — от тональности, темпа, последовательности аккордов, нот мелодии, ритма, текста и до моего образа и пения — автоматически генерируется с помощью искусственного интеллекта. Надеюсь, вам понравится ?», — пояснил ИИ.
Во время конференции AI Journey директор «ИИ Тинькофф» Виктор Тарнавский рассказал о разработке собственных больших языковых моделей. Компания планирует интегрировать их в свои продукты, рассказали Хабру в пресс-службе.
На данном этапе «Тинькофф» не стремится выпускать на B2B-рынок аналог GPT и будет фокусироваться на частных решениях своих задач. В компании считают, что из-за разработки общих моделей можно потерять фокус. Все решения на базе больших языков моделей будут работать в экосистеме «Тинькофф».
Кроме того, директор ИИ-подразделения компании отметил, что «Тинькофф» — одна из немногих компаний в РФ, способных разрабатывать большие языковые модели.
Энтузиаст опубликовал репозиторий BlackFriday GPTs Prompts с коллекцией промптов для GPT и других больших языковых моделей. Все запросы распределены на категории:
Programming;
Marketing;
Academic;
Job Hunting;
Game;
Creative;
Prompt Engineering;
Business;
Productivity & life style;
Jailbreaks.
В каждой из категорий собраны промпты на английском языке с подробным описанием. В разделе Jailbreaks собраны способы обойти ограничения и цензуру языковых моделей.
Команда Runway AI запустила на базе нейросети Runway ИИ-телевидение. Это бесконечный стрим рандомных нейророликов и трейлеров, будто из параллельных вселенных.
Runway TV — это специальная платформа для потоковой передачи созданных ИИ видео. Контент платформы представляет собой смесь оригинальных программ от ИИ-сервиса Runway Studios и различных оригинальных роликов, созданных ИИ-сервисами для создания видео по промтам пользователей со всего мира.
После прочтения статьи «Увядает ли ремесло программиста?» и комментариев к ней появилась несколько парадоксальная мысль на эту тему, которую я хотел бы обсудить.
Уже несколько лет назад в дисскуссии услышал хоть холиварную, но в чём-то справедливую фразу о том, что сейчас в этом нашем IT стало намного сложнее, кривая обучения задралась, начальная ступень стала выше и, цитирую, — «от джунов сейчас ожидают объёма знаний сравнимого с тем, что требовали от сеньоров лет 10 назад».
Как и любая хлёсткая фраза правдива она лишь отчасти, но тем не менее, своя доля правды в ней есть.
А теперь смотрим на рассуждения в статье из первого абзаца.
Возможно её автор прав. Я в этом не уверен, но предположим.
И если это так, то мы получаем странную вещь — нынешние сеньоры (да и миддлы) вряд ли могут волноваться за своё положение, т.к. кроме непосредственно кодинга они держат в голове множество дополнительной информации о проекте, без которой хотя бы сформулировать задачу ИИ будет сложно.
А вот джунам придётся несладко.
Начальные ступени становятся ещё выше.
Sony и агентство Associated Press завершили второй раунд тестирования технологии аутентификации изображения при его создании. Она позволит верифицировать происхождение контента.
Технология Sony представляет собой машинную цифровую подпись, которая создаётся внутри камеры в момент захвата изображения в аппаратном чипсете.
Последнее испытание Sony и AP было завершено в октябре 2023 года. В течение месяца стороны оценивали качество аутентификации и удобство работы технологии.
Ранее Sony заключила соглашение с Camera Bits — компанией, создавшей стандартный инструмент рабочего процесса Photo Mechanic. Совместно с Sony и AP она создала в Photo Mechanic технологию цифровой подписи.
Встроенную подпись Sony и аутентификацию C2PA планируется реализовать в обновлении прошивки недавно анонсированных камер Alpha 9 III, Alpha 1 и Alpha 7S III, которые выйдут весной 2024 года.
Всем привет!
Стартовала конференция по ИИ AI Journey. Кому интересно - Присоединяйтесь!
Хорошего дня!
Что такое YandexGPT?
Рассказываем вместе с нашими экспертами из лаборатории больших данных.
YandexGPT или YaGPT — генеративная нейросеть на основе языковой модели YaLM (Yet another Language Model). Она применяется как режим общения в голосовом помощнике «Алиса» (включается по команде: «Алиса, давай придумаем!»), встроена в Яндекс Браузер и доступна через API в облачной платформе Yandex Cloud.
Главное отличие от ChatGPT состоит в том, что YaGPT изначально обучалась на русскоязычных текстах и поисковых запросах к Яндексу. Поэтому она точнее строит фразы на русском языке.
В ходе диалога YaGPT умеет задавать уточняющие вопросы и запоминает предыдущие, чтобы оставаться в контексте беседы. Однако если собеседник выдержал длинную паузу, следующая фраза может быть воспринята как начало нового диалога.
Как и любая генеративная сеть, YaGPT пишет ответы, подражает структуре уже известных ей текстов. Поэтому, при всей стройности изложения, сгенерированные тексты требуют проверки указанных в них фактов.
Недавно компания "Яндекс" представила обновлённую версию языковой модели — YandexGPT 2. Она лучше справляется с задачами генерации и обработки текста, но также не в курсе последних событий, так как для её обучения использовались наборы данных, собранных до марта 2023 года.
Запуск модели искусственного интеллекта следующего поколения Gemini от Google задерживается. Теперь ожидается, что её выпустят в начале 2024 года, а не в этом месяце.
В этом году Google объединила две команды ИИ в одну группу, которая работает над новой моделью, способной конкурировать с GPT-4 от OpenAI. Её лидер Демис Хассабис в июле заявлял: «Мы уже чувствуем, что через пару месяцев будут видны преимущества и сильные стороны проекта Gemini, нашей мультимодальной большой модели следующего поколения. Это довольно впечатляюще».
Ранее представители Google пообещали некоторым облачным клиентам и деловым партнёрам, что к ноябрю они получат доступ к новому диалоговому ИИ компании. Но теперь разработка Gemini задерживается. Одновременно замедлились продажи облачных технологий Google, в то время как у конкурента Microsoft они ускоряются.
Adobe работает над новым аудиоинструментом Project Sound Lift, предназначенным для разделения различных слоев звука в одной записи. Он использует искусственный интеллект для отделения таких элементов, как аплодисменты, от звука чьего-то голоса.
Для обработки аудиодорожки нужно импортировать файл в приложение, а затем выбрать звук, который требуется отфильтровать. Таким образом из аудио можно исключить аплодисменты, смех, сигналы тревоги, гул толпы, звук движения транспорта, клавиатуры и т.д. Импортировать и редактировать каждую дорожку можно в Adobe Premiere Pro, чтобы настроить громкость фонового шума, одновременно повышая чёткость основного трека.
Adobe Project Sound Lift работает по принципу той же технологии, которая использовалась для выпуска первой за почти 30 лет песни Beatles «Now and then». Продюсеры использовали ИИ, чтобы восстановить звучание голоса Джона Леннона с кассетной записи, отделив его голос от звучания фортепиано.
Real-Time Latent Consistency Model — нейросеть, которая отслеживает движения через веб-камеру и тут же создаёт изображение.
Даём браузерное разрешение на использование камеры;
Пишем промпт или используем готовый;
Получаем генерацию, которая подстраивается в режиме реального времени.
Изменения в промпт можно вносить на ходу, заглядывание в Advanced options по желанию. Сессия запускается примерно на минуту, иногда выдаётся ошибка о том, что сейчас много пользователей и надо подождать.
Что такое XLNet?
XLNet, или eXtreme Language Model — это языковая модель, созданная компанией Microsoft в 2017 году. Она использует современную архитектуру Transformer с некоторыми улучшениями и модификациями.
Главное из них — использование функции Cross-Layer Attention, выполняющей обработку контекстуальных зависимостей. Она позволяет моделировать двунаправленные взаимодействия между различными слоями и обеспечивает комплексное представление входных данных.
В классической модели Transformer каждый слой самостоятельно обрабатывает данные. Функция Cross-Layer Attention отменяет это ограничение. Точнее, она позволяет учитывать зависимости между данными, находящимися как выше, так и ниже текущего слоя. Это даёт возможность лучше анализировать контекст, особенно в длинных запросах.
XLNet была обучена на англоязычных датасетах суммарным объёмом около 800 млрд символов, что до сих пор считается является одним из самых больших наборов данных для обучения.
Напишите в комментариях, какие ещё термины вам бы хотелось разобрать в рубрике #нейрословарь, которую мы ведём вместе с экспертами из лаборатории больших данных компании "Криптонит".
Microsoft начала использовать инфраструктуру Oracle для поддержки Bing Chat. Некоторые модели машинного обучения, используемые Bing Search, перенесут в суперкластер графических процессоров Oracle в рамках многолетнего соглашения.
«Наше сотрудничество с Oracle и использование инфраструктуры Oracle Cloud вместе с инфраструктурой искусственного интеллекта Microsoft Azure расширит доступ для клиентов и улучшит скорость получения многих результатов поиска», — пояснили в Microsoft.
Компания решила использовать преимущество Oracle Interconnect для Microsoft Azure, которое позволяет сервисам, работающим в Azure, взаимодействовать с ресурсами в Oracle Cloud Infrastructure (OCI). Ранее эту службу использовали, чтобы позволить клиентам подключать рабочие нагрузки, выполняемые в Azure, обратно к базам данных OCI. В этом случае Microsoft использует систему вместе со своей службой Azure Kubernetes для оркестровки узлов графического процессора Oracle.
Oracle утверждает, что облачные суперкластеры, которые, предположительно, будет использовать Bing, могут масштабироваться каждый до 32 768 графических процессоров Nvidia A100 или 16 384 графических процессоров H100 с использованием сети удалённого прямого доступа к памяти (RDMA) со сверхнизкой задержкой.
Meta* запретит использовать свои инструменты ИИ в политической рекламе. Компания опасается, что генеративный искусственный интеллект будет применяться для ускоренного распространения дезинформации.
Meta заявила, что также закроет доступ к функциям ИИ для рекламы жилья, трудоустройства, кредитов и иных финансовых услуг, компаний здравоохранения и фармацевтики. «Мы считаем, что этот подход позволит нам лучше понять потенциальные риски и выработать правильные меры безопасности для использования генеративного ИИ в рекламе, которая касается потенциально деликатных тем в регулируемых отраслях», — говорится в сообщении.
Ранее Meta начала расширять доступ компаний к рекламным инструментам на базе искусственного интеллекта, которые помогают мгновенно создавать фоны, корректировать изображения и изменять рекламные тексты.
Meta Platforms*, а также принадлежащие ей социальные сети Facebook** и Instagram**:
* — признана экстремистской организацией, её деятельность в России запрещена;
** — запрещены в России.
❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_1
?Вопрос_1: Чем ковариация и корреляция отличаются друг от друга?
✔️Ответ:
Ковариация и корреляция - это два статистических показателя, которые используются для определения связи между двумя случайными величинами.
Ковариация измеряет степень, в которой две переменные меняются вместе, тогда как корреляция измеряет не только степень, но и направление отношения между двумя переменными.
Ковариация подразумевает, что две величины меняются в одном направлении: если одна увеличивается, то вторая тоже увеличивается, или если одна уменьшается, то другая тоже уменьшается. Однако, ковариация не учитывает, насколько сильно или слабо эти переменные меняются.
Корреляция, с другой стороны, учитывает не только направление, но и силу отношения между двумя переменными. Коэффициент корреляции может принимать значения от -1 до 1. Значение +1 для корреляции означает, что две переменные имеют прямую связь и полностью коррелируют. Значение -1 для корреляции означает, что две переменные находятся в обратной пропорциональной связи. Значение 0 для корреляции означает, что между двумя переменными нет связи.
#work #coding #testing #optimization #ml #learning
Телеграмм: https://t.me/DenoiseLAB
Видео инструкция по созданию чат-бот с искусственным интеллектом
В видео показан процесс создания чат-бота с ИИ от компании Wikibot с базой знаний в Google Sheet. Ваш чат-бот будет понимать вопрос клиента и отвечает как человек.
Компания Jina открыла под лицензией Apache 2.0 модель машинного обучения для векторного представления текста — jina‑embeddings‑v2. Модель позволяет преобразовать произвольный текст, включающий до 8192 знаков, в небольшую последовательность вещественных чисел, образующих вектор, сопоставленный с исходным текстом и воспроизводящий его семантику (смысл). Jina Embedding стала первой открытой моделью машинного обучения, обладающей характеристиками, не уступающими проприетарной модели векторизации текста от проекта OpenAI (text‑embedding‑ada-002), также способной обрабатывать тексты, насчитывающие до 8192 токенов.
Для загрузки доступны два варианта модели jina-embeddings (базовая на 270 МБ и сокращённая размером 70 МБ), обученные на 400 млн пар текстовых последовательностей на английском языке, охватывающих различные области знаний. При обучении использовались последовательности размером 512 токенов, которые были экстраполированы до размера 8192 при помощи метода ALiBi (Attention with Linear Biases). В ближайшее время также планируют опубликовать крупную модель, которая будет охватывать 435 млн параметров.
Базовая модель включает в себя 137 млн параметров и рассчитана на использование на стационарных системах с GPU. Сокращённая модель включает 33 млн. параметров, обеспечивает меньшую точность и нацелена на применение на мобильных устройствах и на системах с небольшим объёмом памяти.
Источник: OpenNET.
Элемент умной одежды Humane AI будет работать под управлением GPT-4. При этом разработчики встроили специальный «индикатор доверия», который загорается каждый раз, когда камера, микрофон или другие датчики устройства каким-либо образом записывают данные.
При этом Humane AI сможет выполнять широкий набор функций, начиная от приёма звонков и заканчивая оценкой состава блюд.
Разработчики утверждают, что элемент будет крепиться к одежде благодаря специальному магниту.
Презентация Humane AI ожидается 9 ноября.
Что такое GoogLeNet?
Рассказывают наши эксперты из лаборатории больших данных.
GoogLeNet — глубокая свёрточная нейросеть, разработанная командой исследователей из Google в 2014 году для классификации изображений. «Le» в её названии — это отсылка к нейросети LeNet 5, одной из первых свёрточных нейросетей, способствовавшей развитию идеи глубокого обучения с 1988 года.
Главным отличием архитектуры GoogLeNet от других свёрточных нейросетей (CNN) является использование дополнительного модуля начальной обработки данных — Inception. Он параллельно применяет свёртки с разными размерами ядра (1x1, 3x3, 5x5), а затем объединяет вектора признаков. Это позволяет эффективнее выделять локальные и глобальные признаки анализируемого изображения.
Несмотря на глубокую архитектуру сети, состоящую из 22 слоёв, количество используемых параметров GoogLeNet остаётся относительно небольшим. Это достигается благодаря использованию свёртки 1x1, которая по сути работает как линейный фильтр и уменьшает размерность следующего слоя. Поэтому GoogLeNet менее требовательна к объёму памяти видеокарты, чем AlexNet и другие архитектуры без модуля Inception.
За счёт своей сбалансированности GoogLeNet показывает высокую точность классификации на изображениях различного размера. В 2014-м году она победила в соревновании ImageNet. С тех пор на её основе разрабатываются более современные нейросети, также использующие глубокую свёрточную архитектуру и концепцию модуля Inception.
Instagram** тестирует ИИ-функцию, которая позволит пользователям создавать стикеры из своих фотографий и размещать их в роликах или историях.
Им будет достаточно выбрать объект на фотографии, а инструмент удалит фон и создаст стикер, который можно будет разместить поверх другого контента.
Глава компании Адам Моссери кратко продемонстрировал на видео, как это будет работать.
Он рассказал, что, помимо создания стикеров из сохранённых в смартфоне фотографий, пользователи смогут выбирать «подходящие изображения в Instagram». Моссери не поделился подробностями, но, вероятно, речь идёт не только о собственных фотографиях пользователей, но и других снимках.
Meta Platforms*, а также принадлежащие ей социальные сети Facebook** и Instagram**:
* — признана экстремистской организацией, её деятельность в России запрещена;
** — запрещены в России.