Машинное обучение *

Всем доброго времени суток. Я давно обещала выложить сюда подробный гайд на тему того, как можно изучать Machine Learning самостоятельно, не тратя деньги на платные курсы, и, наконец, выполняю свое обещание. Надеюсь, этот гайд станет подсказкой, которая поможет найти правильное направление новичкам, которые хотят погрузиться в нашу область.

В 2020, когда случился локдаун, и к большому сожалению, появилось очень много свободного времени, мне захотелось познакомиться с Python. Начальный опыт c Pascal был еще со школы и универа, поэтому оставалось лишь придумать задачу и пойти её самоотверженно решать на питоне. Интересной задачей показалось смастерить игру змейку, прикрутить к ней мозги в виде перцептрона с парой скрытых слоёв, и путем кнута и яблока обучить цифровое животное выживать в жестоких реалиях двумерного мира :)                               

«У самурая нет цели, есть только путь»

Первый блин на производстве не отличается красотой, но опыт был получен. Наиболее привлекательным мне пришелся генетический алгоритм: отбор успешных змеек, скрещивание, частичная мутация генов и так тысячи раз до результата. Змейки, без указания им правил выживания, в тысячном поколении «понимали», что нужно стремиться съесть яблоко и никуда не врезаться, это вызывало ощущение прикосновения к чуду "It's Alive!!!"

Спустя пару лет, закончив курс по аналитике данных, появилось желание переписать проект, попрактиковаться в более серьезных разделах python и сделать тренажёр со сбором статистики.

В этой статье мы расскажем вам про самые важные фичи, внедренные за последние полгода в ChatGPT (самую мощную нейросетку в мире), а также обсудим – каким видением будущего поделился Сэм Альтман на прошедшей 7 ноября конференции от OpenAI. Спойлер: они хотят запилить «агентов Смитов», которые смогут самостоятельно взаимодействовать с миром!

Все мы видели много статей, где с помощью AI-инструментов за минуты выполняется работа, на которую раньше мог легко уйти день. Особенно впечатляют примеры, где работа (успешно) идет вне зоны компетенции человека (т.е. когда AI позволяет делать то, что человек в принципе один сделать не мог бы). Но сегодня у меня получился несколько другой случай:

Где-то неделю назад на Хабре увидел тезис другого автора о том, что мол НКРЯ поддерживается на бюджетные средства, но де-факто контролируется компанией Яндекс, которая ведёт себя как собака на сене и де-факто приватизировала корпус и никому его не даёт. Такое же примерно мнение слышал от людей, обозревающих интернет-тематику, мол национализация убытков, приватизация прибылей.

Статья не очень резонансная (и немного на другую тему) и по сути про неё все бы забыли на следующий день, но есть один нюанс. Почему-то разработчики корпуса даже появились в комментариях этой статьи. Я ответил на комментарий. И потом они появились уже в нашем уютном чатике в Телеграме, но уже с критикой моего комментария. Хм, с чего бы это? Два юзера на Хабре согласились с чем-то в комментариях (эка невидаль!), небожители обычно на такое не реагируют.

У меня сейчас довольно мало понимания, что там вообще происходит, но думаю довольно яркая позиция менеджмента и менеджеров высшего звена Яндекса всем вам известна, не будем ее дублировать, чтобы не нарушать правила Хабра (и прошу быть сдержанным в комментариях). Интерес представляют 3 вопроса. Кто там реально на сене? Кто всё-таки может получить доступ к НКРЯ? И последний, дискуссионный вопрос, а как правильно?

Обращаясь к мастерам научной фантастики, всё чаще удивляешься их проницательности. В рассказе Артура Кларка «Девять миллиардов имён Бога» компьютер воплотил пророчество тибетских монахов о наступлении конца света, а в повести Ника Горькавого «Астровитянка» ИИ был единственным другом маленькой девочки в течение десятка лет и помог ей выжить на чужой планете. Многие люди, включая специалистов, верят как в позитивный, так и в негативный путь развития искусственного интеллекта. К счастью, подобные системы являются лишь инструментом, который можно использовать себе во благо, или оставаться в стороне от этого. Уверен, что в течение нескольких лет ажиотаж вокруг нейросетей постепенно спадёт до такой степени, что мы будем относиться к ним как к ещё одному подарку технического прогресса.

А пока мы с вами находимся в настоящем и предвкушаем наступление новой технологической эры, предлагаю разобраться в основах машинного обучения и познакомиться с новой версией GigaChat'а. В ней нам удалось добиться качественного прорыва, обойти аналогичные по размеру языковые модели, а также расширить максимальную длину входного запроса модели и проделать множество других улучшений. Но обо всём по порядку.

Сначала освежим в памяти, что такое языковые модели и как они развивались до сегодняшних дней.

Меня зовут Денис (tg: @chckdskeasfsd), и это история о том почему в опенсурсе нет TTS с нормальными ударениями и как я пытался это исправить.

Планировщик движения беспилотного автомобиля — это алгоритм-помощник, который общается с другими участниками движения посредством манёвров. То есть он действует так, чтобы другим было понятно, куда поедет беспилотник, и сам по действиям других пытается определить, кто куда будет двигаться и почему.

В диалоговых системах совсем недавно произошла революция из-за появления ChatGPT. В беспилотных автомобилях революции, к сожалению, пока не произошло, но если это случится, то как раз в той области, про которую будет мой рассказ.

Под катом — детальный разбор логики движения беспилотника, примеры свёрточных и трансформерных архитектур моделей для предсказания движения и много формул для расчёта вероятных траекторий других машин и пешеходов. А ещё я расскажу, в чём преимущества машинного обучения перед эвристиками и чем может помочь Reinforcement Learning.

• Хорошо понимает что за сцена изображена и какие взаимосвязи между объектами на ней.
• Читает текст, ориентируется на местности, опознаёт конкретных людей
• Умеет в абстракции и обратно
• Отлично ищет то, чего не должно быть (отклонения от базовой идеи) — дефекты на деталях, дефекты в людях (в особенности на рентгене) и так далее.
• Плохо считает.

DeepNude — это технология, использующая нейросети для создания изображений обнаженных тел на основе одетых фотографий или видео. Суть этой технологии заключается в том, чтобы "снять" одежду с изображения человека с помощью искусственного интеллекта и показать, как, предположительно, выглядит тело человека под одеждой.

Итак, в данной статье поговорим о пикантных и для некоторых людей непристойных темах, которые больше всего интересуют наше общество - обнаженное тело. Сделаем обзор таких сервисов как: Deepnude.ai, Deepfake.com, DeepSwap.ai, SoulGen и прочих.

Эта история началась в начале марта этого года. ChatGPT тогда был в самом расцвете. Мне в Telegram пришёл Саша Кукушкин, с которым мы знакомы довольно давно. Спросил, не занимаемся ли мы с Сашей Николичем языковыми моделями для русского языка, и как можно нам помочь.

И так вышло, что мы действительно занимались, я пытался собрать набор данных для обучения нормальной базовой модели, rulm, а Саша экспериментировал с существующими русскими базовыми моделями и кустарными инструктивными наборами данных.

После этого мы какое-то время продолжали какое-то время делать всё то же самое. Я потихоньку по инерции расширял rulm новыми наборами данных. Посчитав, что обучить базовую модель нам в ближайшее время не светит, мы решили сосредоточиться на дообучении на инструкциях и почти начали конвертировать то, что есть, в формат инструкций по аналогии с Flan. И тут меня угораздило внимательно перечитать статью.

Поскольку ChatGPT последних версий недосягаем для честной российской белошвейки, все мы возлагаем огромные надежды на отечественного производителя.

2023 год можно смело называть годом бурного развития генеративного искусственного интеллекта. Это касается не только привычной нам модальности изображений (Kandinsky 2.1, Stable Diffusion XL, IF, Шедеврум и др.), но и текстовой (ChatGPT, LLaMA, Falcon и др.), и даже модальности видео (GEN-2, CogVideo и др.). При этом ни в одном из направлений выделить объективного лидера почти невозможно — все команды стараются равномерно двигаться вперёд и повышать качество синтеза. Текстовые чат‑боты научились взаимодействовать с внешними системами посредством плагинов, синтез изображений вышел на уровень фотореалистичных генераций, длина генерируемых видео постепенно увеличивается с сохранением сюжетной связности между кадрами. И такой прогресс обусловлен уже не только наращиванием вычислительных мощностей, но и большим числом неординарных архитектурных решений, которые позволяют добиваться лучшего качества.

С момента выхода Kandinsky 2.1 (4 апреля 2023 года) прошло чуть больше трёх месяцев, и вот сегодня мы анонсируем новую версию модели в линейке 2.X. И если архитектурно модель не претерпела кардинальных изменений, то в части расширения функционала получила существенное развитие. В первую очередь, мы сделали упор на повышение качества генераций и их разрешении, а также новых возможностях синтеза изображений.

Искусственный интеллект (ИИ) проникает во все сферы нашей жизни, и одним из ярких примеров такого прогресса является ChatGPT, разработанный OpenAI. Сегодня более 100 000 000 пользователей уже вовлечены в использование этого интеллектуального чат-бота, а число его возможных применений продолжает расти. Благодаря своим навыкам в обработке естественного языка и пониманию контекста, ChatGPT успешно зарекомендовал себя в образовательных проектах, бизнесе, научных исследованиях и многих других областях. На дискуссии Artezio мы собрали экспертов, чтобы обсудить, как ChatGPT меняет наш подход к общению, его преимущества и некоторые опасения, возникающие в связи с использованием ИИ в повседневной жизни. Представляем краткий обзор дискуссии в блоге ЛАНИТ.

Ранее мы рассказывали о своих впечатлениях и результатах тестирования приложений на основе нейросети. В своей работе на платформе «РСХБ в цифре» мы активно используем Midjourney и искусственный интеллект. В новой статье хотим поделиться советами, которые позволят с нуля разобраться в основных функциях и командах, чтобы приступить к созданию интересных изображений с помощью этого приложения.