Информация
- В рейтинге
- 4 402-й
- Откуда
- Москва, Москва и Московская обл., Россия
- Зарегистрирован
- Активность
Специализация
Технический директор, Архитектор программного обеспечения
Ведущий
Git
Linux
Docker
Базы данных
Высоконагруженные системы
SQL
Английский язык
Разработка программного обеспечения
Алгоритмы и структуры данных
Разработка решений по интеграции
дофига
В самую точку. Я все жду, когда какой-нибудь Minisforum или Beelink, которым не надо повышать продажи своих стриминговых сервисов, запилят свои minipc в новом форм-факторе колонки-с-микрофоном (как Алиса) и будут ставить туда сразу из коробки не Windows а Linux преднастроенный.
У меня и самого примерно схожие критерии. Если вы пользуетесь Linux, поставьте на поиграться пару проектов из списка - https://github.com/topics/voice-assistant а потом представьте себе что это крутится не на вашем ноутбуке / стационарном компе, а на mini pc формата яндекс станции, с хорошей аккустикой и чувствительным микрофоном.
А поводу поддержки. Вы когда-нибудь пробовали обращаться например в Яндекс за поддержкой их продуктов? Например той же колонки? Знаете, у меня много потребительского опыта обращения в поддержку совершенно разных продуктов разных компаний, и в целом у меня складывается впечатление, что большинство компаний делают всё, чтобы у пользователей не было никакого желания туда обращаться.
Компании делают коммерчески успешные продукты с применением своих собственных проприетарных наработок в железе, но в качестве сердца используют opensource.
Замените в своем вопросе "колонка" на "телефон" и перечитайте его:
Именно. Выходит тогда вы сами себе противоречите?
А почему например производители андройд телефонов продолжают их делать?
Сфинкс это старовато, мягко говоря.
А так да, решение должно быть конечным продуктом, чтобы "достал - подключил - работает".
Что вы называете "поделкой-на-коленке"? OpenAI Whisper? Или NextCloud? Или может HomeAssistant и Rhasspy?
Про это уже писали - в наборе данных Стенфорда, которым им нагенерил GPT, было много грязи. Их вроде сейчас уже более-менее прочистили, и должны были появится перетренированные - попробуйте их.
По поводу всех решений, которыми лично вы не владеете (облако, VDS/VPS) хочу сказать одну неочевидную вещь. Если что-то пойдет не так у провайдера, и вы например потеряете данные, никто ничего вам не компенсирует. Сделает морду уточкой и скажет "сорри, вот вам еще 30 бесплатных минут пользования вашим VPS за наш косяк". Ответственность должна быть материальной, но вы ее нигде не получите. Я не знаю, откуда у людей берется эта вера в то, что какой-то дядя может сделать что-то лучше, чем вы сами. Видимо маркетологи.
По поводу конкретно малинок. Малинки это прошлый век, за которые слабеющими руками держутся только их владельцы и фанаты. Даже условно пару лет назад, они уже уступали многим ARM чипам других, производителей (RK3399) а сейчас просто вчистую проигрывают в сравении с более свежими и производительными RK3588. Но мобильные интелы (N5095/N5105/N100 и далее) уже сильно поджимают ARM по части доллара на производительность и энергозатрат. А с точки зрения совместимости софта, так они вообще вне конкуренции. Я поигрался с ARM SBC и перешел на x86_64 MiniPC.
И да, целиком поддерживаю автора, за self-host и децентрализацией будущее.
На здоровье. Да, мне тоже очень интересно, когда и как именно демократизируется эта крайне востребованная функция. Возможные варианты уже на столе: дообучение (fine tuning) либо встраивание в промпт. С последним у Лламы не очень, т.к. промпт ограничен 2к токенами, вроде. OpenAI вон пошли по второму пути со своими плагинами к ChatGPT.
Особенность работы подобного рода моделей. Условно она сначала ищет путь среди своих синапсисов с максимальным суммарным весом - это и занимает больше всего времени.
И добавлю, если кто-то захочет на разные другие варианты посмотреть - https://github.com/topics/personal-assistant (посортируйте по звездам). Леон канеш мимо, но все остальное вполне удобоваримое. Одних Жарвисов штук 10 :)
Датасет, на котором тренировали ЛЛаму - нет.
Датасет, котрый сгенерил GPT для ребят из Стенфорда, которым они зафайнтюнили ЛЛаму до Альпаки - да, но он грязный.
В проекте https://github.com/gururise/AlpacaDataCleaned есть прочищенный.
На huggingface есть модели, натренированный из ранних версий прочищенного датасета, возможно есть уже и более новые. Вообще пишут для файнтюнинга Лламы до Альпаки люди пользовались и своими 30x0 / 40x0 видеокартами и занимало это какое-то разумное время, типа ~ суток.
Всё, руки прикрутили в OpenAI - https://www.youtube.com/watch?v=ZSfwgKDcGKY
Бросайте это дело имхо, в OpenAI все эти бизнесы и инициативы перехватят и задушат, внедрив всё то же самое у себя. И правильно, я считаю.
Давайте лучше вместе ковырять Лламу с Альпакой и дадим пользователям свободу от корпораций.
Кстати вот GPT-4 теперь справляется почти в таком же сценарии, но через плагины - https://youtu.be/ZSfwgKDcGKY?t=176
Да, я писал об этом - https://habr.com/ru/news/t/723638/
Обновил статью. Появились бесплатные варианты онлайн, если только поиграться хочется
Умеет, и чем больше модели тем лучше