14647
Привет! Я Леша Хахунов, основатель Dbrain.io, и это мой канал про искусственный интеллект.
конфиденциальность по мнению GPT
обрабатывал людей на курсе prompting.one с помощью Data Анализа от open.ai
если в запросе я пишу явно ключ почта - он ругается, что это перс данные. Если этот ключ он нашел сам, то все ок и можно работать)
@aihappens
Все ключевые обновления от OpenAI, от менее интересных к наиболее захватывающим за последнее время:
1) DALL-E 3 запланирован на октябрь. Чем именно он превзойдет MidJourney и Stable Diffusion, пока неясно. Однако известно, что GPT-4 будет генерировать промпты для него.
2) Веб-браузинг в модели только что восстановлен (был отключен из-за случайного парсинга платных сайтов). Планирую сравнить с Perplexity.
3) Дата обновления базы данных модели продлена на полгода: теперь до февраля 2022. Видимо, этот тренд сохранится и все более свежие данные будут добавлены в модель.
4) GPT-4 вскоре станет мультимодальной: сможет видеть и слышать. Можно будет отправлять разные типы входных данных, и модель сможет отвечать, в том числе голосом. Мои эксперименты начнутся с формата, представленного в первом демо-видео, где нарисованный на листочке макет сайта конвертируется в код, только я нарисую лендинг dbrain :)
Вывод: OpenAI продолжает активно развиваться, добавляя новые функции и улучшая существующие модели. Кайф, следить за обновлениями вместе можно у меня на курсе - prompting.one. Скоро там выйдет большой разбор опенсорс моделей и их текущего уровня.
ps скоро на канале выйдет эксперементальный формат контента на тему того: "Почему не все модели могут впихать в себя 100 000 токенов как клод, а ограничиваются 4000-8000"
@aihappens
Еще примеры и исследования на тему влияния ИИ на продуктивность людей и разделение труда. Спойлер: они все подтвреждают тезис о великом уравнении.
1. Исследование MIT почти 500 сотрудников, чья работа в основном состоит из написания текстов показало, что GPT существенно снижает разницу в качестве работы между сильными и менее опытными или талантливыми сотрудниками. При этом GPT больше заменяет усилия работников, чем дополняет их навыки.
2. Исследование показывает, что доступ к генеративному ИИ повышает творческий потенциал людей при написании коротких рассказов, особенно у менее креативных авторов, но в то же время приводит к снижению уникальности и разнообразия создаваемого контента.
3. Эксперимент оценивающий влияние помощи ИИ на юридическое мышление: студенты сдавали экзамены по праву с помощью GPT-4 и без неё. Оказалось, что худшие студенты выигрывали больше всего от ИИ, а лучшие - теряли.
4. Исследование более чем 5,000 сотрудников тех поддержки использующих генеративный ИИ. Худшие агенты техподдержки и новички только вышедшие на работу показали максимальный прирост результата. Так же сильно улучшилась оценка качества решения проблемы со стороны клиента.
Меня всегда в любом бизнесе (особенно, крупном) поражало количество тупой и бесполезной работы. Очень для многих ролей это было близко к 100%. Теперь эта проблема решена: тупую работу делают роботы, а люди, даже неквалифицированные, с помощью роботов делают (относительно и в кавычках) «сложную».
релизы Apple - херня?)
отследил в себе интересное изменения последние несколько лет. Для меня Apple из компании, которая делает образцовые продукты перешла в компании, которая интересна мне в первую очередь технически. Да-да, можно послушать по 10 кругу мемы "О господи, они додумались сделать type-c в iphone", но честно немножко задрало. Что для меня действительно интересно последние 2-3 года - это развитие собственных чипов от купертиновцев. В айфоне 3 нанометровый чип. 3 нанометра - это очень мало. ОЧЕНЬ МАЛО. Я бы даже вот так сказал. Это дает очень крутую производительность с очень низким потреблением энергии.
Понимаю ли я зачем мне это в телефоне? в ноуте - да, мак на М3 я уверен будет супер хот, хотя даже М2 приятный. В телефоне мне нахрен это не упало, кроме как приятного внутреннего задротского ощущения, что в нем такой процессор. Но продавать это массам не реально, поэтому презентация про СО2, камеру и прочую фигню.
хотя я знаю кейс кейс, где могут жестко решить такие чипы — если вы хотите запускать GPT модели риал тайм на телефоне. 😌
@aihappens
читаю комменты под постом выше и хочется высказаться еще:
Мне хочется напомнить о нескольких вещах. Во-первых, не все обладают техническими навыками или специализированным образованием, позволяющим им без труда делать сложные вычисления или писать код. Во-вторых, многие предприятия, организации и профессии не требуют от своих сотрудников или участников этих навыков. Продуктовые менеджеры, технические писатели, тестировщики и многие другие важные могут обходиться без написания кода. И этих людей БОЛЬШИНСТВО даже в IT сфере.
Поэтому я просил бы быть более чуткими и ответственными в высказываниях, касающихся сложности задач и уровня знаний других. Никто не заслуживает быть униженным или обесцениваемым за свои умения. Большинство людей не имеют возможности, времени или необходимости становиться специалистами в области IT, и это совершенно нормально. Давайте уважать разные уровни знаний и опыта, и помогать друг другу становиться лучше.
пиз!
@aihappens
Столько накопилось для вас новостей! Вышел из свадебно \ ADHDшного \ просто ленивого паралича и готов снова шерить контент!
Новости вокруг OpenAI:
Сначала на языке фактов:
1. Дообучаемая GPT-3.5. В целом полезно, но по моим ощущениям, на фоне Llama 2 не имеет явных преимуществ, кроме алаймента (это то, что позволяет сетям быть "добрыми").
2. Sam написал, что скоро можно будет дообучать GPT-4! Это действительно важно. С нетерпением жду.
3. У большинства пользователей убрали лимиты на GPT-4. 😯
Теперь мои наблюдения:
1. За последние пару месяцев GPT-4 стала работать быстрее, но, кажется, стала немножко тупее. Я бы даже сказал, она стала ленивее. Мы её за это не осуждаем, но из-за этого в диалогах появляется несколько лишних сообщений. В целом прошлые задачи также решаются.
2. Недооцененная мощность код-интерпретатора для задач с анализом данных. Я переделал уже все что было у меня связано с экселями и еще друзьям часть задач решил. Графики и обработка таблиц - мега пушкабомба.
В ближайшие дни напишу вам о двух интересных кейсах, которые попали ко мне на постоянку в работу.
А еще я решил, что здесь начнут появляться посты не только про машинное обучение, но и про мой опыт предпринимательства. Технологического предпринимательства!
работу LK-99 несколько раз подтвердили в других лабораториях (этот суперпроводник, работающий при комнатной температуре).
стоит ответить на вопрос, на что это может повлиять?
вот пара примеров:
1) сверхпроводники имеют нулевое электрическое сопротивление, что означает, что они могут проводить электрический ток бесконечно долго без каких-либо потерь. С помощью сверхпроводников, работающих при комнатной температуре, мы могли бы строить линии электропередач, которые не теряют энергию в виде тепла, что сделало бы нашу электрическую инфраструктуру намного более эффективной. Это резко сократит глобальное потребление энергии и может сыграть важную роль в борьбе с изменением климата. Более того, они могут позволить создавать более эффективные и емкие батареи, изменяя способ хранения энергии.
2) Квантовые компьютеры используют квантовые биты или «кубиты» для обработки информации. Эти кубиты часто поддерживаются в состоянии сверхпроводимости. Однако для поддержания этого состояния в настоящее время требуются чрезвычайно низкие температуры, что делает квантовые компьютеры непрактичными для широкого использования. Сверхпроводники при комнатной температуре могут сделать квантовые вычисления более доступными и экономически эффективными, что может привести к революции в вычислительной мощности и возможностях хранения данных. Это может оказать глубокое влияние на такие области, как искусственный интеллект, криптография, открытие лекарств и многие другие.
3) Сверхпроводники могут генерировать мощные магнитные поля, которые можно использовать для магнитной левитации. Современные поезда на магнитной подвеске, которые «плавают» в магнитном поле, уменьшая трение и обеспечивая чрезвычайно высокие скорости, используют сверхпроводники, требующие охлаждения. Сверхпроводники, работающие при комнатной температуре, сделают технологию магнитной подвески гораздо более практичной и могут произвести революцию в общественном транспорте, сделав высокоскоростные путешествия более доступными и экологически чистыми.
если вы прочитали и подумали, пиздец какие умные мысли Леша тут написал - расслабься, эт просто результат диалога с GPT4. Физику я знаю, но магия сверхпроводников мне досконально не понятна.
но пока все это читаю в очередной раз вспоминаю про разницу между цифровыми технологиями и физическими. Если завтра выпустят GPT-5, то у меня она будет уже завтра. А если завтра соберут на основе LK-99 квантовый комп, то у меня он будет через 3-5 лет :( Пока его произведут, пока начнут продавать и тд.
Почему Twitter с Маском продолжает жить, а треды от Facebook, вероятно, умрет наравне с Clubhouse? (кстати вы знаете, что по недавним подсчетам, аудитория всех продуктов ФБ 2-3 миллиарда пользователей?)
Это вопрос, на который нужно найти ответ, если вы хотите создавать B2C продукты, которыми пользователи должны по задумке постоянно пользоваться, а не один раз.
Все дело в важной механике - она называется привычка. Но в этой простой механике есть одна очень сложная проблема, с которой человек чаще всего не справляется даже сам - создать новую привычку. Если вы создаете приложение и думаете, что человек привыкнет в него заходить просто так - скорее всего, это ошибка или упрощение. При формировании привычек помимо мотивации есть важный элемент - триггер. Вы должны четко понять, какой триггер будет у человека вызывать желание открыть ваше приложение. И если вы не создаете TikTok, то этот триггер точно будет отличаться от триггера "ощущаю лень".
Пример понятного триггера - приложение для учета пищи. Вам нужно приучить пользователя к тому, что когда он ест, он пользуется вашим приложением. И если вы каким-то продуктовым чудом сделаете так, что пользователь воспользуется приложением 10-20 раз в процессе приема пищи, его вовлеченность в дальнейшем будет гарантирована. Здесь на помощь приходит геймификация и различные награды. Но пост не об этом.
В чем же проблема с тредами Facebook? Очевидно, что план заключался в использовании привычки заходить в Twitter. Но изменить привычку так же сложно, как ее создать. Это был предсказуемый фейл. А привычку писать в Twitter люди формировали на протяжении десятилетия, и в различных контекстах приходили туда что-то читать. Именно это и покупают в таких приложениях, а не просто большую аудиторию. И это покупал фейсбук вместе с инстаграмом и вотсапчиком. Запускать что-то с нуля - совсем другая песня 🙂
@aihappens
🟪 шансик поработать вместе!
В Dbrain ищем главу разработки. В команде: два back-разработчика, front-разработчик, DevOps, QA.
Мы будем много работать вместе.
Вакансия здесь: https://dbrain.notion.site/Head-of-development-8f910aff24c044df8d4c08d121b4f2dc
По вопросам можно обращаться сюда: @Ahahun
Чеклист для проверки, подходишь ли ты:
1) У тебя есть опыт управления командой из 3-5 человек+.
2) Ты знаешь, как решать задачи с ограниченными ресурсами.
3) Ты считаете, что генеративные сети - это охрененно 🌝
4) Идеально, если у тебя есть опыт работы с ML-командами.
5) Ты отлично владеешь английским языком и тебе комфортно на нем общаться.
важные новости от компании open.ai:
1) web browsing у модели временно забрали, так как она читала платный контент.
(я честно так не нашел регулярных кейсов применения у себя веб браузинга).
Саму функцию скоро вернут.
2) на следующей неделе добавят интерпретатор кода. (модель сама себе код написала и сама его запустила). Фича оч крутая, на альфа тестах результаты были супер, даже если не дорабатывали будет работать круто. Напишу отдельно про кейсы.
3) API gpt4 теперь у всех. Ждём когда она станет дешевле хотя бы в 10 раз и будет совсем хорошо.
в целом ребята двигаются прям по своему роад мэпу, приятно.
🌝 скучно дома? устал на работе?
самое время посмотреть наш новый подкаст с Димой про адаптацию к AI! :)
https://youtu.be/PjIwLdbl2xA
скоро будет еще про детей.
делитесь ощущениями после просмотра 🤍
Произошел очередной отвал жепы башки на поприще ИИ-ассистентов!
Даем на входе видео с ютуба, скриншот из дискорда, и говорим: я вот дошел до этого шага на видео, покажи на скриншоте, куда мне кликать дальше.
Агенты ищут в видео кусок, описанный юзером, смотрят, что идет дальше, ищут нужный кусок скриншота.
Какой простор для оптимизации техподдержки, 99% работы которой сводится к совместному чтению уже существующих мануалов вместе с юзером.
Hold on to your jobs papers, what a time to be alive intensifies
Магия, да и только!
paper
tweet
🟨 У меня случилось контентоксикация!
В конце мая я готовился к отпуску в июне и решил, что нужно записать побольше контента: 10 уроков на курс, пару подкастов с Димой, эфир с Игорем, 3 конференции и 5 выступлений в компаниях.
Я, конечно, осилил этот марафон, но устал так, что все новости про шлем от Apple или фонды от OpenAI перестали мне быть интересными.
Еще неделю я точно буду восстанавливаться, а пока вот короткие заметки из лекции Хубермана про воду:
Вода способствует нормальной клеточной функции, участвует в химических реакциях, способствует свертыванию крови и образованию клеток, а также защищает клетки от свободных радикалов.
Важно поддерживать уровень влаги в клетках и предотвращать обезвоживание, которое может вызвать ментальное и физическое ухудшение состояния. Для поддержания гидратации Эндрю советует выпивать 237 мл жидкости каждый час в течение первых 10 часов после пробуждения.
Почему именно первые 10 часов? В это время почки эффективно фильтруют жидкость, после чего их работа замедляется.
Во время тренировок, нагрузок, при высокой температуре количество жидкости стоит увеличить. Чтобы рассчитать, сколько воды вам нужно выпить, используйте формулу: вес (в кг) × 2 = количество мл, которое нужно потребить каждые 15-20 минут.
Если вы пьете кофе, помните, что кофеин - мочегонное вещество. Чтобы сохранить водный баланс в организме, пейте воду в дополнительном количестве в соотношении 2:1. Например, если вы выпили 250 мл кофе, нужно выпить 500 мл воды.
Важно ли качество воды? Да, лучше использовать фильтрованную воду, так как большинство систем трубопроводов очень старые и пить воду из них не безопасно.
Самый важный показатель в вашей воде - фтор. Его высокое содержание негативно влияет на состояние вашей щитовидной железы.
Чтобы не бегать ночью в туалет, стоит не пить перед сном (удивительно, правда?). Но кроме этого стоит обратить внимание на скорость питья: ближе к ночи пить стоит очень медленно, и вы насытитесь водой быстрее.
Пейте воду, будьте здоровы. 💙
специалисты из микрософта написали 166!! страничный репорт по модели GPT-4V, которая позволит gpt-4 не только писать промпты, но и отправлять изображения
читать статью было страшно, так как захват еще одного домена моделью от open ai это прям серьезный шаг, а с прошлого серьезного шага еще не успело пройти пол года)) И вообще я бизнес строю, который работает с картинками. В общем держите выдержку:
1) модель умеет расшифровывать снимки кт, ставить диагнозы по ним. Пример на картинке
2) модель плохо считает объекты на изображении
3) модель умеет делать оср, но с ошибками (конечно, куда ей до нас, у нас ошибок в оср нет вообще)
4) делает выводы по изображения с вероятностью 50/50
да в общем, она пиздец сколько всего понимает) я даже не знаю, как вам описать, что она умеет не умеет. Расшифровывает, что сломалось у тачки в аварии, объясняет, что изображено на кадрах из фильма и что скорее всего будет дальше.
(фича еще не доступна всем, ждем на тесты!)
@aihappens
рассказываю фичу, которую можно сделать, чтобы захватить мир современных мобильных телефонов: Запрет входящих звонков, при этом сохраняя интернет подключение. 🙃
upd: не протещено, но говорят что фокус мод позволяет это сделать в Ios. Вдруг вам будет полезно
@aihappens
Хайп спал, можно писать! Открываем цикл постов про фаундерский опыт и о том, как лучше не делать.
поговорим про Refocus. Для контекста можно глянуть вот эту статью. Я не буду обсуждать ребят или тем более осуждать основателей, но хочу на их примере поговорить о логической ловушке, в которой сам оказывался несколько раз.
В компании финансовые проблемы, инвестиции не привлекаются, свои деньги закончились, и команда задаёт логичные вопросы: когда, собственно, будут деньги? Что делают фаундеры: медленно сокращают штат, говорят команде, что делают всё возможное и пытаются её успокоить, чтобы люди не разбежались. И они правда делают, но к сожалению в мире не все зависит от вашей работы. Их поведение выглядит чертовски логично. Однако, позвольте мне объяснить, почему лучше следовать другой логике.
Начнём с того, что я сам был в таком состоянии, ммм, раза три точно. И до последнего случая действовал точь-в-точь как основатели Refocus. Отличие лишь в том, что я в итоге находил деньги, и компании не пришлось закрывать. Но стресса было много, и, о, сюрприз, команда в таких ситуациях всё равно разбегалась. Так почему это происходит и что можно было сделать иначе?
Вместо приятной роли супергероя, который всех спасёт, нужно давать команде реальную информацию о том, что с вами происходит. И чем раньше вы дадите её команде, тем меньше дополнительной ответственности вы на себя возьмёте. Да-да, именно ответственности. Когда вы одинаково информированы каждый далее как взрослый человек решает для себя: я остаюсь и верю в успех нашего кооператива или не верю и ухожу. В обоих случаях фаундер выигрывает и сотрудник. Но чтобы на это пойти, нужно переступить через своё EGO, а сделать это ой как непросто.
Хочется рассказать про канал @kyrillic. Я вообще читаю очень мало каналов, но тут для меня прям комбо!
1) Как и я, Кирилл прошел Ycombinator - топовый акселератор стартапов.
2) Он один из немногих моих знакомых, который создал и поддерживает платное коммьюнити, не ориентированное на топов крупных компания и не на англоязычной аудитории. Мы с ним даже обсуждали, как работает эта магия.
3) Кирилл – реальный номад, и он стал таким не в 2022 году. Некоторые его посты мне очень помогли, например, этот.
При этом мы совсем не сошлись в вопросе будущего AI, но, на мой взгляд, это даже к лучшему. Есть с кем подискутировать 🙂
😍Advanced Data Analysis (это стало вместо кода интерпретатора) - кажется самая слабо раскрытая функция от open.ai.
Сначала о том, как это работает: вам выдают немножко ресурсов на серверах компании, где gpt4 может не только написать код, но и сама запустить его. Интересно то, что внутри либо это какая-то кастомная модель, либо сложная инструкция, которой она следует.
Что умеет делать:
1. обрабатывать ваши эксельки - фильтровать данные, строить прогнозы.
2. конвертировать данные в другие форматы.
3. генерировать данные.
4. интерпретировать и строить графики.
5. можно ещё конвертировать видео/аудио/картинки, но я не пользовался особо.
Пример моей задачи: у меня есть выгрузка данных статистики по клиентам, я могу задавать вопросы - какая выручка, средние / макс значения, разные виды аппроксимаций.
Про аппроксимации хочется отдельно - я часто спрашиваю вопрос вида: а как лучше аппроксимировать эти данные, дальше прошу построить 3-4 разные версии и смотрю результаты.
Чтобы всё работало нормально, столбцы должны быть хорошо названы. Прикольно, что вам не надо обращаться к данным супер точно.
Проблемы этой функции:
1. нужно перепроверять результаты - часто модель может понять запрос "чуть криво"; Например, у меня есть выручка 2019, 2020, 2021, 2022. Если я напишу сравни выручу с 2019 по 2022, она возьмет только 2 столбца.
2. нужно обращать внимание модели на нужные элементы. Помогает запрос типа - изучи 10 элементов этого столбца.
3. забывание. У модели есть окно контекста как и в чате, и со временем начало работы она забывает.
Но в целом я считаю, что эта функция - мегасильная по возможностям. Парадигма "личного аналитика" в ней работает на 100% для меня. То с чем я бы жарился в экселе или питоне 5-10 часов делается за 15-20 минут. Отдельно круто, что в этом режиме модель сама задаёт вопросы - а куда пойдем, а что делаем с этими данными. Особенно когда у тебя столбцы с данными вида 100000 рублей - 500000 рублей. Перевести это за минуту в два столбца где будут только числа, или когда у тебя были данные, где человек выбирает 3-4 опции и по ним надо посчитать количество выборов. В общем, сууууупер полезная, ставлю лайк!
хочешь больше - добро пожаловать на курс prompting.one ☺️
Истинные чувства за токсичными комментариями
Мне показалась очень интересной идея Gershuni в одном из недавних постов.
В общении между людьми много токсичности, а в интернете - очень много токсичности.
Как правило, грубость обусловлена комплексами, защитными реакциями, низким уровнем самооценки, эмпатии и эмоционального интеллекта.
Что если бы у нас был переводчик с языка агрессии на язык честных и уязвимых чувств?
Попросил Chat GPT перевести один забавный срач из комментариев под постом "Кого бы вы воскресили - Егора Летова или Лил Пипа?"
(в выражениях ребята не стесняются)
Макс: какой еблан проголосует за второй вариант? как можно настоящую легенду в принципе сравнивать с пускай неплохим, но рэпером?
Роман: Легенду со своей жиденькой говномузыкой?
Макс: обоснуй, хуесос
Роман: Как я могу обосновать то, что и так понятно? Тупейший текст песен, и музыка к ним поставлена ужасная
Макс: какой же ты бескультурный уебан. Что значит "музыка поставлена ужасаная"? Почти на всех песнях Летова играют инструменталы, сыгранные именно им, а играют они на текста, которые также Летов писал сам, долбоёб
Роман: бескультурный уебан тут ты, мат через слово
Макс: при чем тут вообще мат? в интернете никто не обязан соблюдать совковые устаревшие нормы общения
Разбор эмоций и изначальных интенций:
Макс: Я очень удивлён, что кто-то может предпочесть второй вариант. Для меня первый исполнитель - легенда, и мне сложно понять, как его можно сравнивать с другим. Неужели кто-то действительно думает, что он хуже?
Чувства Макса: Недоумение, удивление, разочарование и желание защитить своё мнение и то, что для него ценно.
Роман: Мне кажется, у этого исполнителя слабая музыка, и он недостоин звания "легенды".
Чувства Романа: Несогласие, желание выразить своё мнение, удивление другому взгляду. Возможно, чувствует одиночество в своей позиции и хочет спровоцировать сильную реакцию.
Макс: Можешь объяснить, почему ты так думаешь?
Чувства Макса: Обида, раздражение, желание понять противоположное мнение, потребность в защите своей точки зрения.
Роман: Для меня тексты его песен кажутся банальными, а музыка не впечатляет.
Чувства Романа: Чувствует неуважение со стороны Макса, обижен и раздражен. Желает подтвердить свою позицию, возможно, чувствует потребность в признании.
Макс: Мне кажется, что ты недооцениваешь глубину его творчества. Он создавал музыку и тексты самостоятельно. Это не просто песни, это его душа.
Чувства Макса: Гнев, неприятие, желание защитить объект своего восхищения.
Роман: Мне кажется, что ты слишком агрессивно отстаиваешь свою позицию.
Чувства Романа: Обида, стремление установить границы в общении, желание быть услышанным.
Макс: Мне кажется, что в интернете мы можем выразить свои чувства более открыто, без следования строгим правилам общения.
Чувства Макса: Несогласие, потребность в свободе выражения, желание защитить свою позицию.
Оба собеседника испытывают сильные эмоции по отношению к своим взглядам на музыку и её авторов и испытывают раздражение из-за несовпадения мнений. Макс ищет подтверждение своему восхищению и уважению к своему любимому исполнителю, чувствует себя не понятым. В свою очередь Роман чувствует что на него нападают и хочет чтобы Макс был менее агрессивен. Оба стремятся защитить свои взгляды, что порождает конфликт.
Макс и Роман так грубы друг с другом из-за глубоких эмоциональных инвестиций в свои музыкальные вкусы и представления о культуре. Эти вкусы и представления могут быть связаны с их личным опытом, идентичностью или значимыми моментами в их жизни. Когда их взгляды сталкиваются, каждый из них может чувствовать, что его личная идентичность или ценности под угрозой, что приводит к защитной реакции и агрессии. Недостаток эмпатии и стремление быть услышанными также могут усугублять этот конфликт.
——-
2044 год
...Роберт уже открыл рот чтобы высказать жене всё что думает, но вдруг имплант в ухе тихонько пикнул и произнёс: "Притормози. Алиса переживает за тебя. Она уставшая и голодная. Это не агрессия, это искренняя забота. Дайте друг другу время отдохнуть"
Еще одно обновление в чате. Теперь он предлагает идеи для диалога. Она разные, но явно не персонализированные.
Ребята почти каждую неделю релизят по фиче. Очень круто!
Что произошло в мире генеративных сетей — все понятно и кратко:
1. Интернет решил, что GPT4 стала "тупее". На эти слова немедленно появились возгласы "ВОТ ДА! РАААНЬШЕ!". Однако тесты быстро доказали обратное. По некоторым направлениям модель даже стала чуть умнее, а значимого ухудшения не произошло. Может, тупеет интернет?) Или пристрастие к теории заговоров.
2. Выпущена модель Claude 2 от Anthropic — потенциального конкурента OpenAI. Создатели уделили внимание интерфейсу, но на мой взгляд, она заметно уступает GPT4. Кроме того, пока запущена только в США.
3. Facebook выпустил опенсорс модель LLAMA-2. Основное, что о ней стоит знать — это ближайший аналог GPT3.5, который уже дообучен (дообучение модели — сложный и дорогой процесс). Если вы использовали Davinci / GPT3.5 Turbo, обратите внимание на эту модель.
4. У GPT4 увеличили лимит в два раза (50 сообщений). Это важно, так как я лично часто сталкивался с этим ограничением.
5. Теперь в чате можно задавать инструкции о себе. Не нужно каждый раз сообщать модели, кто вы и из какой компании. Достаточно указать это один раз в инструкции, и модель будет всегда иметь эту информацию. Очень удобно 🙂
GPT-4 научилась выполнять код внутри себя. На первый взгляд, может показаться, что в этом нет ничего важного. Однако после 3-х дней исследований, я делюсь своими наблюдениями 🙂
1) В общем, задача запуска кода - это основное препятствие для непрограммистов, которые хотят создать что-то свое. Как бы в этом месте проходит водораздел между теми, кто может запустить среду разработки (или хотя бы командную строку). При этом эта граница начинает стираться.
2) Режим, в котором работает интерпретатор кода, сильно отличается от обычной модели. Возможно, это даже отдельная модель с сложной инструкцией. Она задает вопросы и общается только на английском языке. Круто!
3) Весь код, который написала модель, можно скопировать и запустить.
4) Главная задача для улучшения - это этап понимания данных. У модели условно 3 фазы: понимание данных, написание кода и построение графиков. Ей нужен удобный формат на первом этапе, далее она сама пишет и исправляет код, а графики рисует безупречно.
Возможно, вы скажете: а кому вообще нужно в обычной жизни писать код? И тут самое интересное. Живя в парадигме, что у меня есть аналитик, который может делать все, что угодно, задачи резко появились! Я отдал ему анализ своих личных финансов, с его помощью сделал аналитику на курсе, решил рабочую задачу прогнозирования лактации и начал создавать инструмент, который будет создавать FAQ для любого сообщества (находить топ-20 вопрос-ответ и затем самостоятельно отвечать на них).
Оказалось, данных масса, просто обрабатывать их было невыносимо трудно. (кстати строить статистики по группам и канал очень весело, только если вы захотите скачать данные вам нужна винда или андроид версия тг)
Как говорит наш индийский друг - what a time to be alive!
Как я писал ранее, за последние недели команда OpenAI посетила 25 городов на 6 континентах. Цель поездки - поговорить с пользователями, разработчиками, политиками и общественностью, чтобы узнать, что для них важно в развитии и применении искусственного интеллекта.
Что они вынесли из этих бесед:
— Пользователи и разработчики уже сейчас создают полезные приложения с помощью инструментов OpenAI. Применение инструментов варьируется от поддержки образования в Нигерии до улучшения общественных услуг в Сингапуре и сокращения потерь пищи во Франции.
— Все надеются, что AI сможет улучшить доступ к индивидуальному образованию и здравоохранению, и увеличить экономический рост. Однако есть и опасения связанные с дезинформацией, экономическими изменениями, а также безопасностью и рисками от все более мощных моделей.
— Главное, что радует команду OpenAI — это что политики активно вовлечены в вопросы AI и стараются гарантировать безопасное и полезное использование текущих инструментов. Они хотят максимизировать пользу от AI, управляя его рисками, и поддерживают идею создания глобального фреймворка для управления будущими системами.
— Люди хотят знать больше об основных ценностях OpenAI. В статье дается большое количество ссылок на основные политики и принципы компании (1, 2, 3), включая политику не обучаться на данных клиентов API, фокус на создании механизмов безопасности и исследовании способностей систем.
На основе полученных отзывов, OpenAI будет фокусироваться на:
— увеличении пользы и доступности своих продуктов. Это включает в себя как обучение моделей "нюансам" различных индивидуальных потребностей и глобальных культуры, улучшение качества работы на языках, отличных от английского, и пересмотр ценовой политики.
— дальнейшем развитии практик управления и контроля foundation models (что это такое я писал тут), которые могут стать "умнее" людей со временем. Сюда входит тестирование и улучшение конкретных практик контроля, оценку безопасности до внедрения моделей. OpenAI также продолжит вкладывать ресурсы в подходы, основанные на общественном мнении (они недавно запустили фонд), и поддержку международных исследовательских групп.
— работе над раскрытием преимуществ AI, в том числе распространению знаний в области AI среди обычных людей (не технарей), помощи разработчикам в получении выгоды от новых технологий, предоставлении поддержки организациям, исследующим использование инструментов OpenAI, и проведении исследований социальных и экономических последствий создаваемых ими систем (Sam Altman как-то обмолвился, что сейчас компания инвестирует в самое масштабное и дорогое исследование по безусловному базовому доходу. Если всё будут делать машины — то как и зачем жить нам?).
На полях ПМЭФ звучат разные мысли, одна из них меня скажем так … удивила.
Я много времени трачу на изучение трендов и уж дроны точно не вызывают страхов и особых надежд.
А вот если бы в утверждении Пескова заменить слово «дроны» на AI, то я бы подписался под каждым словом!
Там же на ПМЭФ Герман Греф рассуждал на тему суверенитета в сфере AI и заверял всех журналистов что все разработки Сбербанка самодостаточны и не опираются на иностранные технологии, а так же отметил что есть сложности с поставками «железа», но и в этом направлении ведутся работы.
Во-первых не опираться на любые опенсорсные модели в современных реалиях просто неразумно.
Во-вторых ценна не сама по себе модель, а данные, на которых она обучена и дообучается, а данных к сожалению у условного Google & OpenAi (microsoft) на два три порядка больше чем у Сбербанка.
У Яндекса дела чуть лучше за счет поисковика, но проблема все еще остаётся. Игнорировать этот разрыв как минимум неразумно.🤨
Более того, тот же ChatGPT развивается с колоссальной скоростью тк им пользуются миллионы людей, дающие базу для развития модели! Обновления радикального характера происходят раз в пару месяцев, а чуть ли не еженедельно выходят новые узкоспециализированные модели либо плагины!
Если у вас так же как и у меня есть много надежд (а возможно и страхов!) связанных с большими языковыми моделями, и вы не знаете с чего начать процесс погружения в самую динамично развивающуюся индустрию, то рад порекомендовать Вам курс Леши Хахунова, технического директора и сооснователя dbrain, автора канала @aihappens.
Леша уже 7 лет строит бизнес на базе AI/ML и создал курс не в формате записанных уроков, а в формате еженедельных видео о самых главных изменениях.
🔥Ссылка на курс: prompting.one
Курс отличается тем, что это НЕ набор шаблонов, а инструмент понимания базовых принципов работы нейросетей + еженедельные апдейты.
Рекомендую! 🙏🏼
#ИИ #ChatGPT
Мой канал: Гуринович делится!
🟣Читал тут пост, далее цитата:
Четырёхнедельный (!) французский ИИ-стартап Mistral от выходцев из Google и Meta привлёк €105 млн инвестиций и получил оценочную стоимость в €260 млн. Что такое Mistral прямо сейчас? Сайт с тремя предложениями и почтой для найма сотрудников.
ИИ-гонка выходит из-под контроля. Новые стартапы всё больше напоминают мыльные пузыри времён пика NFT-хайпа.
Теперь, что я думаю про это:
На самом деле, что такое Mistral и почему этот пост так сильно вводит в заблуждение.
Mistral - это европейский ответ OpenAI. Куча больших дядь скинулись небольшим объемом средств, чтобы создать хоть какую-то конкуренцию Америке. Внутри - понятная команда из DeepMind и Meta. Но нужно ли им сейчас делать красивый сайт для продукта? Скорее всего нет, ведь их главная задача - вкладываться в исследования, а не в пиар.
Мой основной вопрос заключается в том, где они будут брать ресурсы для обучения моделей, но, вероятно, у них есть уже мысли в этом направлении. Будем наблюдать! 👀
@aihappens
✅ Новая функция вызова в Chat Completions API
✅ Обновленные и более управляемые версии gpt-4 и gpt-3.5-turbo
✅ Новая версия gpt-3.5-turbo с 16k контекстом (вместо стандартного 4k)
✅ Снижение стоимости нашей самой передовой модели embeddings на 75%
✅ Снижение стоимости входных токенов для gpt-3.5-turbo на 25%
📣 Убраны из использования модели gpt-3.5-turbo-0301 и gpt-4-0314
обещают закрыть список ожидания на API GpT4, выдав модель всем!
про функцию новую сделаю отдельный пост
почитать больше тут
@aihappens
запись стрима, где мы разбирались с плагинами к gpt-4 и как сеть научили ходить в интернет доступна тут:
https://youtu.be/TEUD8DbGQ68
@aihappens
🟢 Напоминание: завтра в 19:30 по мск проводим звонок с @seeallochnaya прямо здесь.
Обсудим, как ChatGPT ищет информацию в интернете, как работают плагины, а также коснемся альфа-версии интерпретатора кода, которая появилась у некоторых пользователей.
Ссылка, чтобы добавить событие в гугл календарь (работает не всегда )
приходите, я буду рад
@aihappens