6917
Децентрализация, веб3, криптография, криптовалюты, экономика, DAO, децентрализованная репутация Автор: @sgershuni
Сегодня тестировал еще два сценария для своего бота:
1. AI-random coffee. Вы можете рассказать боту о себе и о тех, с кем вам интересно познакомиться. GPT проанализирует ваш профиль и подберет кандидатов с кем познакомиться на основе общих тем и интересов. Полностью автоматизировано и сделано без кода через zapier (пока не выкладываю, потому что жаба душит платную подписку покупать)
2. Бот-радио. Вы выбираете любой пост из канала, выбираете язык и он присылает вам голосовое сообщение с озвученным и переведенным на нужном вам языке постом из канала. Сделал через Make, GPT, 11Labs. Опубликую, как только научу API стабильно работать.
В обоих случаях ни строчки кода.
А пока — записывайтесь на завтрашний вебинар про автономных агентов: https://lu.ma/codextown
Хит сезона — моделирование социализации ИИ агентов и восприятие ими мира. Я уже писал про эксперимент ребят из Стенфорда, где они смоделировали социальную жизнь и распорядок дня кучи ИИ-агентов в единой симулируемой среде.
Сегодня вот обнаружился AI Town от a16z с похожей механикой. Это бесплатный и открытый Фреймворк для создания своих собственных игр с большим количеством ИИ-агентов, которые могут вступать в социальные отношения, производить транзакции и держать историю своих действий. Можете поиграть онлайн или сделать свою собственную онлайн игру, форкнув репу.
А для тех, кто хочет разобраться поглубже здесь опубликован обзор на жутко интересный пейпер «Learning to model the world with language». (Подписывайтесь, пожалуй, один из буквально 2-3 адекватных и глубоких каналов про ML/AI на русском языке). Там идея в том, что вместо использования классических LLM, можно создать специализированные мультимодальные сети, которые в процессе тренировки осваивают модель мира и могут её использовать впоследствии. У авторов совсем другой подход: их модель не трансформер и не предсказывает следующий токен, но за счет усвоенных знаний имеет внутри свою собственную репрезентацию реальности.
UPD. А еще вчера OpenAI купил команду разработчика клона майнкрафта — тоже чтобы делать мультиагентные ИИ симуляции в игровых мирах.
Очень любопытный подкаст с Джоша Бах. Если кратко, то он исследователь и computer scientist, но (мне лично) наиболее известен как автор теории развития человека (по сути, упрощенная версия спиральной динамики, опишу в конце поста).
А мысль следующая: жизнь на земле существует как (заранее проигранная) борьба сложности и структурности против энтропии вселенной. Сознание и человек это одна из высших доступных средств организации знания, но вряд ли человек как форма жизни является долгосрочно высшей или даже имеющей шансы остаться здесь надолго. Через какое-то время вид людей почти неизбежно исчезнет, но это не значит что с ним исчезнут все формы жизни.
И нашим, потенциально самым главным, вкладом в это дело станет создание иных форм организации знания и, hopefully, сознания. В частности, небелковых, искусственных, цифровых.
А стадии развития (или ясности, как он их называет) по Баху следующие:
1 - выживание и реакция, инстинктивное поведение
2 - обретение собственного «я» и сознательное взаимодействие с миром
3 - социальный «я», подросток 12-16 лет, когда принадлежность к группе и действие от лица группы важнее (или так же важно) как самостоятельное сознание. он интересно рассказывает, что некоторые люди полностью пропускают стадию 3, особенно нёрды
4 - рациональная агентность, независимое мышление и самостоятельное формирование картины мира
5 - «самоавторство, самотворение». Осознание того как строится собственная идентичность и что её— свои ценности, цели, принципы — можно менять в зависимости от ситуации. Так же осознание того, что другие тоже носят подобные костюмы идентичности и умение эти костюмы распознавать.
6 - пробуждение, осознание своего эго и умение наблюдать за ним со стороны, осознание внимания и возникающих феноменов, в том числе идентичности, разума, мыслей. недуальность.
И, наконец, 7 - трансцендентность, то есть осознание того как построен разум и как он работает, включая наблюдателя и наблюдающего. Согласно теории (и эмпирическим данным) ни один человек не находится на этой стадии и вряд ли может находиться до какого-то свдвига в нашем hardware и допинге, возможно, в форме обладающего 7 стадией сознания ИИ.
В эту пятницу мы проведем вебинар по использованию Langchain и созданию автономных агентов для решения реального бизнес-кейса.
- Как работает использование собственных данных любых объемов для создания автономных агентов?
- Пример использования собственных данных
- Как загружать и получать данные агенту?
- Типы цепочек в langchain
- Типы поиска по векторым данным
- Переформулирование загруженных данных
- Классификация данных
- (если успеем) Evaluation текстовых ответов, формальная проверка ответов против заранее подготовленного тестового сета для минимизации неточностей
Для вебинара полезно знать базовый Python, но не обязательно. Ведущий: @KottAlex
Регистрация: https://lu.ma/codextown (из РФ — VPN)
Предыдущие 9 вебинаров смотреть тут: cryptoEssay1/videos" rel="nofollow">https://www.youtube.com/@cryptoEssay1/videos
Как я писал в апреле: то, что сейчас требует команды разработчиков и месяцев работы через пару месяцев будет возможно нажатием пары кнопок на телефоне. Это происходит с агентами, ботами и автоматизацией бизнес-процессов с помощью ИИ.
Например, без навыков программирования вы можете создавать ИИ-агентов, которые будут экономить бизнесам десятки тысяч долларов за счет автоматизации, персонализации и оптимизации процессов.
Вот несколько примеров, которые можно реализовать за день-два:
— Продажный бот, который уточняет информацию у клиента, отвечает согласно предзагруженным данным или согласно информации на сайте, ведет свободную беседу и собирает контакты лидов в таблицу; работает через сайт или мессенджер
— Бот рисерчер, который гуглит информацию на заданную тему (например, анализ данных о компании для принятия инвестиционного решения) и генерирует отчет
— Бот для отелей и airbnb, который отвечает на вопросы (по вашим данным) и уточняет информацию у клиента. Сопровождает гостя в процессе отдыха.
— Почтовый бот, который автоматически генерирует драфт ответа на входящие письма в Gmail, учитывая ваш персональный контекст и ища информацию в интернете
— Бот технической поддержки, который умеет отвечать на вопросы в текстовой форме и синтезировать аудио
Интересно или ну его нахрен?
Я хочу чтобы ИИ помогал чувствовать людей, особенно в интернете.
Дано: значительная часть, куда больше половины, того что люди пишут в интернете — это эмоции. Поскольку face-to-face эмпатии в интернете трудно добиться, это превращается в диалог автора с самим собой. Вы наверняка замечали этот феномен токсичности в фейсбуке, твиттере, онлайн играх. Когда люди пишут комментарий они чаще всего говорят с собой, со воистину внутренними выдуманными персонажами. Это может быть комментарий в стиле «КГ/АМ, все херня, вы все идиоты» а на самом деле человек хочет сказать «мне тревожно, я чувствую напряжение и страх, мне одиноко». Интернет здесь является медиумом такой саморефлексии, но, вместо терапевта, аудитория — это весь фейсбук или чатик.
Так вот было бы классно, если бы ИИ переводил все это на язык эмоций и искренности. Чтобы я мог нажать на пост или комментарий и услышать реальное место, из которого он был написан.
Интересно говорить с человеком, в не с его масками и костюмами. И такого в интернете почти нет, кроме тех, кто любит вас и кого любите вы и так, без всякого интернета.
Друзья, не забывайте регистрировать на завтрашний вебинар про обучение и дообучение LLM-моделей. Консультанты вам ту же информацию будут продавать по $5к ;)
https://lu.ma/codextown
Текст, голос и видео (аватар) в этом виде сгенерированы ИИ. При этом голос и лицо являются не просто генерациями, а склонированы с реального человека.
Любая работа, которая требует присутствия на zoom звонке теперь может быть делегирована ИИ с зарплатой в $0.1/час. Там, конечно, иногда еще надо в чем-то разбираться, но ведь мы все были на зум звонках? Правда ведь, 98% времени это молчание, мычание или какие-то детские банальности, с которыми справится LLaMa 7B запущенная на вашем айфоне.
И если сегодня есть арбитраж — можно зарабатывать $40/час а платить $0.1/час — то через год нанять такого цифрового сотрудника будет доступно любой компании одной кнопкой.
А вот пример реального разговора, но озвученного и анимированного ИИ (партнер S16VC Алекс Шамис берет интервью на тему адвайзинга): https://www.youtube.com/watch?v=LJ0pO-CkCsc
Значимые стадии развития генеративного ИИ, которые имеет смысл уточнять в контексте разговора:
1. ИИ является полезным ассистентом человека (пишет имейлы, отвечает на звонки, редактирует договоры, исправляет ошибки в коде) - 2022
2. ИИ эффективно заменяет людей в каких-то массовых задачах: программирование, преподавание, продажи, коучинг, диагностика, терапия, техническая поддержка - 2024, учитывая что технология сегодня это позволяет нужен год-два на массовые и легко масштабируемые практики внедрения это в бизнес-процессы тысяч компаний без боли и геморроя
3. ИИ является главным драйвером научно-технического прогресса, превосходя топ 1% экспертов в одной конкретно взятой области - никто не знает когда, но вот тогда и будет реально интересно.
Самая важная вещь, которую нужно понимать про генеративный AI — это импульс, скорость движения.
Вот например, 3-4 месяца назад интернет кишмя кишел видосиками типа "как сделать бота, который знает все данные о вашей компании, чтобы он продавал, онбордил сотрудников и отвечал на вопросы клиентов". И работы там действительно было минут на 30. Все, кто хотел, таких ботов себе сделали и действительно сэкономили до 50% бюджета на этих функциях. (Особенно, если бизнес простой, типа SMM агентства или йога-студии — там вопросы однотипные и бот отвечает лучше чем человек.)
Но — внезапный поворот!
На базе этих десяти тысяч видосов выросли мотивационные тренеры и бизнес-проходимцы, которые начали учить людей оказывать услуги по создаю ботов для интернет-магазинов, которые консультируют покупателей на основе заранее загруженных данных продуктов; или онбординг-боты, которые встречают и отвечают на все вопросы новых клиентов; холодные продажные боты, которые читают инфу из онлайн профилей и пишут лидам в личку в телеграме, твиттере и линкдине; боты-контентщики, которые ищут в интернете новые тренды и темы и пишут на этой основе посты, подкасты, твиты. То есть, если у вас нет навыков, но много времени, то используя langflow, zapier, intercom, говно, палки и chatgpt вы можете за 2-3 дня построить любое из этих приложений без единой строчки кода и продать его за условные $500 какой-нибудь пиццерии или зубной клинике из соседней подворотни.
Но — внезапный поворот!
Таких тоже развелось десятки тысяч, аки продавцов гербалайфа. И вот незадача: они хотели себе построить no-code карьеру, но я не очень представляю как можно обмануть мир, судьбу и Вселенную иным методом, кроме как интеллектом. В итоге сегодня это просто является базовой фичей любой из существующих платформ по созданию ботов: "Хочешь чтобы бот отвечал на основе корпоративной wiki? Вставь ссылку и забудь". Эти платформы появились за 5-10 лет до GPT, и добавить такой функционал их разработчикам удалось на пару месяцев. Но у них есть главное — дистрибуция, moat, комплексный продукт.
Но — внезапный поворот!
И даже не смотря на то, что персональный HR-бот, Sales-бот, Support-бот сегодня доступен из уже привычного вам интерфейса и, чаще всего, бесплатно — несмотря на это, все равно люди пытаются и будут пытаться обмануть судьбу. Все равно владельцы салонов ногтей и тьюнинга приор будут отдавать свои кровные ради того, чтобы их научили нажимать LITERALLY три кнопки в приложении для создания бота, который снимет с них 80% геморроя продаж и общения с клиентами.
Даже я мог бы это продавать. И — самое ужасающее — купили бы.
А, может, гори оно все синем пламенем?...
P.S. кстати, если вы хотите опередить следующую волну, когда эти же no-code-разводилы будут учить несчастных владельцев бизнесов как натренировать свою собственную нейронку (а это, клянусь, неизбежно), то приходите к нам на вебинар в пятницу. Майк расскажет со всеми деталями как это делать и вы сами сможете открыть бизнес-курсы для wannabe ЭйАйинтерпринёров.
Новое видео: Открытые LLM сетки и их обучение
Рассматриваем инструменты для работы с открытыми и бесплатными LLM и сами модели. Разбираемся в способах дообучения и затачивания моделей под ваши нужды. Обсудили как работает и зачем нужен портал Huggingface, посмотрели с практической стороны на модели Llama, BLOOM, Vicuna, Falcon, Open-Assistant. Поговорили о методах обучения моделей, таких как LoRA, RLHF, Soft prompting, fine-tuning.
Записаться на мероприятия и вступить в сообщество: http://codex.town
Ссылка на презентацию: https://docs.google.com/presentation/d/1JO1uLqMnYUS7orTLQQh8LH2_aKnnmeG_/edit?usp=sharing&ouid=111260393669728804774&rtpof=true&sd=true
Недавно я писал о том, что в веб3 мире появляется все больше проектов, которые решают реальные боли. Если вы используете крипту как средство платежа в своем бизнесе/фрилансе, вам наверняка надоело копировать адреса кошельков, менять валюты по 20 минут и не понимать, что у вас происходит с финансами? Недавно узнал о компании, которая закрывает эту боль.
Transfer - бесплатный инструмент для выставления инвойсов/счетов в крипте, с помощью которого вы можете отправить ссылку на счет в любой валюте за 20 секунд и хранить всю аналитику в одном месте, даже если у вас много кошельков и менеджеров. Ваши клиенты могут оплатить счет в любой валюте (кросс-чейн и кросс-токен свопы интегрированы прямо в страницу оплаты). С помощью Transfer вы также можете быстро проводить собственные платежи сотрудникам/фрилансерам/партнерам.
Не нужно спрашивать сети, не нужно отправлять тестовый платеж, не нужно бояться ошибок при копировании адресов кошелька, хранить кошельки в Google Spreadsheets и т.д. И не нужно делиться своими приватными ключами!
Зарегистрируйтесь, попробуйте выставить инвойс за 20 секунд и убедитесь, как это может ускорить вашу работу. До сентября 2023 года бесплатно: app.gotransfer.money
Кстати, Transfer сейчас нанимает сотрудников (разработчики, маркетологи). По всем вопросам писать на @transfer_support.
#партнерский_пост
Забавно: пока лучшие лаборатории мира пытаются повторить эксперимент LK-99, анон из твиттера с аниме-аватаркой живущий в России рассказал что у него получилось и показал как. Это еще не доказательство повторяемости эксперимента, но отличный пример как работает наука в век твиттера.
Читать полностью…
Key Crypto News - это канал, созданный студентами MIT с инсайдерской информацией в Web3.
Мы внимательно анализируем поведение и транзакции китов, которые играют значительную роль в формировании цен и тенденций на рынке Web3.
В быстро меняющемся мире криптовалюты критически важно быть в курсе последних трендов и новостей для качественного понимания рынка.
Узнай прямо сейчас:
🔮 Как продвинуть ваш ИИ-стартап
📬 Manta нанимает сотрудников - 10 вакансий
🔐 Как защитить ваш кошелек
👉 Будь в курсе последних новостей - @key_crypto_news
Запись вебинара: https://youtu.be/WJs5RuMbgb0
На следующей неделе будем учиться запускать бесплатные модели, типа LLaMa через пользовательский интерфейс и дообучать модель, чтобы сделать её более токсичной. Навыков программирования не нужно.
Регистрация и детали тут: https://lu.ma/codextown (может требоваться VPN)
#политота
Для меня главной реализацией и открытием 2023 года стало ощущение как будто я начал понимать квантовую механику. Причиной тому послужило третье прочтение "Начала бесконечности" Дойча (в первые два я пытался понять о чем вообще речь) и очередная попытка попытка вникнуть в новую Теорию Всего Вольфрама.
Если вы будете пытаться понять как устроен мир через изучение волновой функции Шредингера, бра-кетов Дирака и гамильтонианы, то варианта два: вы ничего не поймете (как я и большинство гуманитариев) или вы гений математики и поймете как эти формулы работают. Но о мире вы по-прежнему сильно больше знать не станете.
Мне куда больше всегда была интересна интуиция относительно принципов и причин того зачем вообще в нашем с виду (!) детерминированном, направленном из прошлого в будущее и якобы следующим законам Ньютона мире вообще нужна концепция вероятности и неопределенности всего и всегда.
А ответ (пока шероховатый в своей поэтике, но довольно ясно ощущаемый) заключается в том, что квантовая мехника — это проявление природы Вселенной. Namely, Вселенная вычисляет/ранит/экзекьютит/проигрывает одновременно много (очень много) версий своей истории. То что мы видим (что мы называем коллапсом волновой функции) — это просто узкий срез, или манифестация данной конкретной истории Вселенной. А все квантовые эффекты, типа нелокальности, дифракции, спутанности — это неизбежные артефакты того факта, что наша история, хоть и отдельна, но живет в том же пространстве, что и все остальные, параллельные.
В этом контексте весьма себе буддийская концепция наблюдателя имеет важнейшую роль, потому что именно от наблюдателя зависит масштаб и объем воспринимаемых им законов Вселенной (антропный принцип в мультивселенной = почти что коммунизм, то есть каждому по возможностям, все возможные варианты законов физики возможны, причем одновременно, но мы наблюдаем только те, в которых мы можем существовать как наблюдатели). И именно AI является способом расширения пространства возможных наблюдений, потому что он может существовать в другой физической реальности имея при этом интерфейс коммуникации с нами.
Объявляю политосрач сторонников копенгагенской интерпретации открытым.
Продолжаю оцифровывать себя как не в себя. Скоро я-бот станет полезнее и будет больше зарабатывать чем я-человек. А я-человек научится наконец сёрфить.
На этот раз я сделал бота, который умеет:
1. Понять какая тема интересна пользователю
2. Сгенерировать краткий обзор темы используя ТОЛЬКО мои собственные видеоролики и посты из этого канала
3. Отвечать на любые вопросы по этой теме (используя только мой контент, без общих знаний GPT)
4. Обсудить с пользователем другие темы: AI, web3, DAO
5. Узнать хочет ли пользователь научиться делать ИИ-ботов и автоматизировать бизнес-процессы в no-code среде и с обучением системы на данных клиента и адаптивной ИИ-логикой?
6. Персонализированно пригласить пользователя на платный вебинар по этой теме
Все сделано без единой строчки кода. В процессе я использовал модель whisper чтобы транскрибировать текст из своих YouTube роликов, и GPT-4 Code Interpreter, чтобы отфильтровать все посты за всю историю канала по темам (ИИ, ДАО, веб3 и тд). То есть, у меня внутри есть отдельные базы знаний по разным темам и они не пересекаются.
Всего времени потрачено: 90 минут, из которых 45 — поиск сервиса, который бесплатно и без ошибок транскрибирует 8 часов видео (spoiler: сервис нашелся, это replicateHQ).
Тестировать тут: @cryptoessaytelebot
Две мысли:
1. Опоздав на почти 6 месяцев по сравнению со всеми остальными, сделал наконец бота моего канала. Этот бот держит в памяти абсолютно все посты на канале и дает ответ на основе постов, не придумывая ничего от себя. На скриншоте пример. Работает неплохо, не врет, не всегда понимает вопрос. Создание бота заняло ~10 минут, из которых 4 — поиск подходящей иконки на сервере Midjourney.
2. Чем больше думаю про все это ботоводство, тем больше понимаю бессмысленность. Зачем сейчас чему-то новому учиться, если ничего из навыков, знаний и интуиции человека не будет иметь ценности через 2-3 года? Да, особо ушлые ультра-в-жопу-ужаленные за 2 года смогут чего-то себе накопить, но вся их энергия и мотивация — от жизни в прошлом или, в лучшем случае, в настоящем. Никакая лекция, курс, опыт, навык, знание, даже нетворк — ничего не будет иметь ценности, потому что все люди на планете будут мгновенно уравнены во всех этих измерениях. Люди пребывают в неведении и думают, что если у них есть бизнес, навык, опыт, интуиция — то это поможет как-то выжить, но совершенно точно нет. Любой проект, про который вы еще не начали мечтать уже сделан. И нет, конечно, здесь нет исключений только потому что я/вы какой-то городской сумасшедший или упивающийся собственной невъебичностью "нормис".
P.S. пока не сожрали все бесплатные сообщения, тестить можно тут: /channel/cryptoessaylivebot
Llama 2 при грамотном файнтьюнинге обгоняет GPT-4 почти по всем задачам, а специализированные бесплатные и открытые дообученные модели имеют более высокую производительность в узких задачах, таких как медицина, поддержка, продажи, финансы, юриспруденция. Ничего из этого не отменяет важность базовой модели и промтинга, но именно fine tuning является основным конкретным преимуществом для создания промышленных решений.
О том как это делать, бесплатно и даже без необходимости программировать, мы поговорили на последнем воркшопе Codex Town. Смотрите запись по ссылке ниже. Ни один платный курс по GPT и генеративному ИИ про такое не рассказывает.
Регистрируйтесь на следующий вебинар и оставляйте донат (криптой — тут), если вы получили ценность от вебинара. Это даст возможность продолжать делать открытые лекции и развивать проект.
Скачал себе Cursor, IDE которая умеет кодить, находить и исправлять ошибки за вас. По сути это VSCode с GPT-4 под капотом. В этом примере я попросил её запрограммировать мне веб-игрушку. Она с нуля создала всю структуру файлов, написала код и он (почти) заработал. С версиями, правда, у нее не очень.
А сильно лучше у нее получается работать с уже готовой базой кода. Даже если у вас есть очень большое приложение, то этот текстовый редактор автоматически вам его заэмбедит, научится искать по релеватным кускам кода, описывать и предлагать исправлять ошибки. А при нажатии ⌘+K, вы можете просто написать текстом что вы хотите исправить в проекте и она сама переделает или допишет функционал.
Пока что это первый взгляд на то что возможно. Дальше, я уверен, будет больше.
Рекоменду отложить все дела и посмотреть все видео из этого списка. Это прошедшая пару недель назад конференция на тему использования LLM в научных исследованиях и образовании организованная факультетом физики MIT.
Ведущие физики и инжнеры делятся опытом того как они используют GPT и другие похожие генеративные нейронки в своей работе: https://www.youtube.com/playlist?list=PLKemzYMx2_Ot1MZ_er2vFiINdJEgDO8Hg
Я пока посмотрел только пару лекций, но если вы хотите прям шарить, то, конечно, придется посмотреть всё.
Как найти лучшие сделки для инвестирования в web3?
Сейчас в индустрии лучшие возможности скрыты от глаз общественности. Приватные раунды инвестирования, эксклюзивные аллокации – все это недоступно для большинства. Но есть путь!
🤝 Объединим усилия! Мы - фаундеры акселератора Web 3.0 стартапов Fractal. Сейчас мы создаём закрытый клуб инвесторов для вложений в активно растущий мир Web3.
Что у нас уже есть:
🚀 Первые успешные акселерации: 1400 стартапов просканировано, 30 выбраны для сотрудничества.
🚀 За год наша оценка выросла в 7.5 раз, достигнув $3.5 млн.
🚀 В портфеле – 18 перспективных проектов, включая MarsBase, Multipass и Ads 3.0.
🚀 Наши партнеры – Polygon, dYdX, Avalanche, Polkadot, Alchemy, 500 Startups, и другие крупные игроки.
Мы создаем сообщество единомышленников, готовых вместе инвестировать в будущее Web3, совершать сделки, формирующие индустрию, и делиться опытом.
Но наш клуб - это не только про деньги и проекты. Это сообщество сильных волевых людей, общение, поддержка. Наша главная ценность - это состояние гармонии с собой и миром.
Хочешь присоединиться?
Вступай в нашу группу для инвесторов и разблокируй доступ к уникальным возможностям.
#партнерский_пост
Вышло интервью про ИИ для образования, бизнеса и будущего человечества: https://youtu.be/7EZbU_yhRaI
Читать полностью…
Пока интернет рвет друг другу глотки за эффект Мейснера, мы тут изобрели семантическую математику.
Как сказал Вольфрам: булева логика это было последнее (200 лет назад) открытие, которое позволило нам понять из чего состоит внутренняя структура языка и, for that matter, мышления. И само по себе изобретение векторых семантических эмбеддингов оказалось не менее интересным, чем LLM-ки. Потому что эти многомерные шайтан-векторы каким-то неуловимым для мясных и кожаных образом удерживают в себе куда более сложные связи и логику отношений между смыслами, которую мы называем речью или языком.
Мы не привыкли думать и представлять образы цифрами, тем более в 300-мерном пространстве, но при этом у нас есть алгебра, а значит и аппарат взаимодействия с этой информацией.
Утром я нашел преинтереснейший репозиторий, в котором на примере очень простой модельки показывается как простыми операциями вроде сложения и вычитания можно взаимодействовать со смыслами и образами. Если бы это не было реальностью, это был бы отличный нарратив для какой-нибудь шаманской секты. Но тут все круче.
Прикрепляю несколько экспериментов, которые сделал сегодня утром. Обратите внимание, что здесь используется только сложение и вычитание. Я пробовал взять фразу "Я люблю груши" и умножить её на 1,5 или поделить на 10. Получается бред, но это, скорее всего, ограничение модели (nanoGPT).
Сложно сказать какой из этого практический вывод, кроме того, что у нас появился инструмент для качественно совершенно нового исследования того что называется смыслом, идеей, семантикой. А внешний разум (GPT) и формализация процесса (математическая) очень помогают этому процессу.
С уважением,
Галлюцинирующее латентное пространство смыслов
Sneak peak открытых и бесплатных моделей, который мы разберем завтра на вебинаре. Каждую из них при желании можно докрутить уровня примерно gpt-3.5 или даже круче, но при этом они абсолютно бесплатны, могут запускаться локально (данные остаются у вас) и могут быть натренерованы на ваши нужды. Завтра рассмотрим способы запуска всех этих моделей через UI (без программирования, версионности питона и даже терминала).
Регистрация: https://lu.ma/codextown
На рынке предсказаний Manifold вероятность повторимость синтеза LK-99 превысила 50% (последние несколько дней была на уровне 20-30%). Это некий crowd wisdom сигнал, что последние эксперименты были вполне реальными, обстоятельными и независимыми.
Тут интересен сам феномен рынков предсказаний. Я считаю, что это наиболее недооцененный продукт в крипте и его полезность нам только предстоит раскрыть. Мы увидим сотни очень умных и классных применений и тысячи хитрых стратегий трейдинга. Которые, в отличии от большинства токенов, дают теоретико-игровой net benefit самому рынку и тем, кто использует эти данные.
Кстати, на днях наткнулся на очень крутой пример рынка предсказаний (Wingman), который делает основатель AppInTheAir Байрам Аннаков. В этом продукте вы можете купить акции вероятности того что некоторый рейс прилетит вовремя или будет задержан. Крутая штука и для гемблеров-трейдеров и для путешественников. Почитать об истории создания продукта можно тут. (Это не реклама, Байрам действительно архи-крут)
В эту пятницу пройдёт легендарный вебинар codex.town для тех, кто хочет профессионально научиться использовать LLM для бизнеса (навыков программирования не требуется).
Мы научимся использовать визуальный интерфейс для запуска сотен других моделей - проигрывающих или превосходящих GPT. Например, это нужно если вы не хотите платить за токены OpenAI, натренировать свою собственную модель или работать с приватными данными, типа медицинских или ответа на личные сообщения и почту. Рассмотрим 6 различных бесплатных инструментов для этого: text-generator-ui, h2o-llmstudio, fastchat gpt4all, lmstudio, MLCChat. Научимся дообучать эти нейронки с помощью механизма LoRA и оценивать результат.
Воркшоп проведет Майк Fluff — он реально очень круто шарит в этой теме и запустил уже не один довольно крутой продукт в области генеративных сетей. Регистрация, как обычно, тут: https://lu.ma/codextown (если не работает, значит включите VPN)
Результат первого дня отпуска:
Залог счастливой и успешной жизни — это тонкий баланс дисциплины и умения отъебаться от себя.
Напоминаю, что сегодня пройдёт очередной воркшоп по автономным ИИ-агентам, где мы сделаем своего собственного умного помощника по дому, научимся структурировать данные и построим ботов, которые сами умеют декомпозировать и приоритизировать сложные задачи.
Запись: Lu.ma/codextown