Запуск стартапа — это не только идея, но и понимание, как она станет бизнесом. Lean Canvas, предложенный Эшем Маурья, помогает на одной странице структурировать ключевые аспекты: проблемы клиентов, решения, каналы продаж и издержки.

Но Lean Canvas за пять минут не заполнить: нужны гипотезы, исследования, слаженная работа команды. А что если большую часть рутины возьмёт на себя ИИ-агент? Мы в GigaChain решили попробовать. Рассказываем, что из этого получилось.

В Сбере мы активно внедряем искусственный интеллект для решения сложных бизнес-задач. Одно из перспективных направлений — ИИ-агенты: автономные системы, умеющие рассуждать, планировать и использовать инструменты для достижения цели. Мы подробно разбираем подходы к их разработке в руководстве «Разработка и применение мультиагентных систем в корпоративной среде». А в этой статье мы покажем, как создать такой агент на примере автоматического генерирования Lean Canvas.

Всем привет! На связи лид разработки SDK GigaChat’a — Константин Крестников. В этой статье я расскажу о том, что такое GigaChain и как в целом SDK позволяет упростить жизнь разработчика LLM, например, научить LLM давать ответы на вопросы по вашим документам или работать в режиме автономного агента. Также поговорим про решения, которые практически невозможно сделать без использования SDK.

GigaСhain — это ответвление (fork) открытой библиотеки LangСhain на Python. Её главная цель — облегчить жизнь разработчику. Библиотека состоит из большого количества различных компонентов, которые позволяют работать с промптами, объединять вызовы к большим языковым моделям в цепочки, загружать данные из разных источников и сохранять обработанные ответы языковой модели. 

В предыдущей статье я рассказывал, как можно доучить GPT на собственных взглядах и вкусах. Сегодня попробуем дать GPT возможность поработать программистом по‑настоящему — с запуском кода и отладкой без участия человека. Весь код опубликован в репозитарии.

Как многие уже убедились, ChatGPT хорош, но есть некоторые типы задач, с которыми у него возникают трудности:

1. Он не может получать новые актуальные знания из сети.
2. Он не может выполнить какие‑либо действия.
3. У него сложности с алгоритмическими задачами (перевернуть строку, решить уравнение, произвести вычисления с применением численных методов).

И если задача 1 решается с помощью BingChat, то 2 и 3 мы сегодня будем решать в рамках данного туториала.

Основная идея такая: пусть ChatGPT сам решает, может ли он справиться с задачей «в уме» или же это лучше сделать с помощью написания кода на python, а наш сервер сразу же выполняет этот код и снова отдает результат работы ChatGPT, чтобы он мог его интерпретировать и или выдать пользователю окончательный ответ или исправить ошибку в своей программе и попытаться ещё раз.

Думаю, все уже наслышаны о потрясающих возможностях ChatGPT и GPT-3, многие уже вдоволь наигрались с ними, а новые стартапы на их основе льются на нас каждый проливным дождём! Возможности ChatGPT в решении некоторых текстовых задач потрясают, порой кажется, что имеешь дело с настоящим разумом.

У меня возникла идея - что если попробовать доучить сеть так, чтобы она имитировала картину мира определенного человека? (Да, снова Черное Зеркало). Классический подход с pre-prompt для этого не подходит, так как хочется заложить в сеть побольше знаний (а также реально поменять веса связей), поэтому будем использовать fine-tune (дообучение на небольшом датасете и небольшом числе итераций). Такая опция доступна пользователям openAI за небольшую плату ($0.5-1 в моих примерах).

В этой статье я покажу как можно обучить GPT-3 (в версии davinchi-003) на своей картине мира и засунуть её внутрь телеграм-бота, потратив на всё всего несколько долларов.

Код бота доступен в репозитарии.

В "Черном Зеркале" была серия (S2E1), в которой создавали роботов, похожих на умерших людей, используя для обучения историю переписок в социальных сетях. Я хочу рассказать, как я попробовал сделать что-то подобное и что из этого получилось. Теории не будет, только практика.

Идея была простая — взять историю своих чатов из Telegram и на их основе обучить seq2seq сеть, способную по началу диалога предсказывать его завершение. Такая сеть может работать в трех режимах:

• Предсказывать завершение фразы пользователя с учетом истории разговора
• Работать в режиме чат-бота
• Синтезировать логи разговоров целиком

Вот что получилось у меня

Бот предлагает завершение фразы

Бот предлагает завершение диалога

Бот общается с живым человеком

User: привет
Bot: привет
User: как ты?
Bot: собираюсь
User: баг пофиксил?
Bot: нет
User: почему?
Bot: да не получается
User: ты сегодня когда дома будешь?
Bot: не знаю пока
User: ты занят?
Bot: в магазин еду 

Дальше я расскажу, как подготовить данные и обучить такого бота самому.