2023.12.09бкрс
Главное, что из этого стоит усвоить: "Хвост также может быть символом сексуальности и привлекательности."
Мне это только показалось, или Бард действительно на несколько порядков словоохотливее, чем ЧатГПТ?
 Мне это только показалось, или Бард действительно на несколько порядков словоохотливее, чем ЧатГПТ? 2023.12.10
Сат Абхава, тоже заметил. Несколько дней назад было большое обновление Барда (Gemini AI) и они утверждают, что он сравнялся и даже кое где лучше ЧатГПТ, до этого был гораздо хуже. И это речь только про платные досутпы, бесплатные чуть похуже платных у обоих.Бытует мнение, что Бард хорош для технических задач, а ЧатГПТ для творческих, т.е. для перевода он лучше. Но это было до Gemini, сейчас может что-то изменилось. 2023.12.10
 2023.12.10 а как Бард для тех. задачек использовать? просто на сайте в чате? copilot от openAI удобен и в IDE В целом удивлен, что некоторые люди до сих пор такие чаты называют бредогенераторами. Уже сейчас процент машинного перевода больше просто человеческого. Это даже без GPT, просто на cat-программах. ChatGPT даже не особо тренировали на других языках, он заметно лучше работает только на английском, и даже сейчас он в целом сносно переводит. Достаточно посмотреть какой скачок был между генерацией картинок 5 лет назад и сейчас. Раньше действительно была абстрактный набор пикселей, а сегодня не отличишь от реальных фото. С текстами будет то же самое. Переводчики останутся, конечно, но их число явно станет меньше. Мне и за свою работу страшно, copilot справляется гораздо лучше 
2023.12.10
2023.12.10 Я просто в чате, когда поиск не выдаёт быстро нужный ответ, чат часто справляется. Но наверняка скоро повалят инструменты, а чуть позже до нас волна дойдёт. Цитата:В целом удивлен, что некоторые люди до сих пор такие чаты называют бредогенераторами. Уже сейчас процент машинного перевода больше просто человеческого. Это даже без GPT, просто на cat-программах. ChatGPT даже не особо тренировали на других языках, он заметно лучше работает только на английском, и даже сейчас он в целом сносно переводит. Полагаю это во многом из-за того, что и чат и бард у нас недоступны по известным причинам. Очень немногие будут возиться с впн только из-за них. Но там яндекс что-то мутит, может будет отечественное. Сбер что-то недавно делал, но не понятно было ли там что-то кроме пиара. До сих поражаюсь как всё это работает. Общую схему создания базы я представляю, но как фарш назад возвращается в текст для меня магия. 2023.12.10
 Цитата:До сих поражаюсь как всё это работает. Берется огромная база контекстов. Они оцениваются на частотность. Выбирается самый частотный контекст к каждому слову. Он выдается пользователю. Это чисто работа с сочетаемостью слов, просто в рамках очень больших контекстов. Но чтобы реально понять работу нейросети, нужно все же смотреть длинные видео со всеми подробностями. Мне особенно нравятся лекции Татьяны Гайнцевой. Из всех "объясняльщиков" только у нее все разжевано до состояния, понятного практически любому. 2023.12.10
2023.12.10Это что-то десятилетней давности, там было всё просто и работало не очень, не говоря уж про современный языковой ии. Прорыв был не в большой базе или мощностях, а в самом алгоритме со всеми этими частотностями. Понимание я говорю как по той ссылке проследить логику гпт на простой задаче "take a sequence of six letters:C B A B B C and sort them in alphabetical order", где всё разжёвано с понятной визуализацией. Там явно сложнее сортировки пузырьком. Т.е. это надо садиться и хорошенько погружаться на несколько недель. 2023.12.10
все именно в мощностях. современные алгоритмы машинного обучения все взяты из статистики. все слова заменены векторными значениями которые заранее вручную отсортировали по кластерам, и машины работают не со словами а их числовыми представлениями. как пример слово "Король" можно выразить значением 123456 слово "Королева" будет 123457, слово "Яблоко" будет 234567, отсюдова машина понимает что король и королева близкие слова и совсем далеко от яблока. в реале там канеш все сложнее, например слова могут быть выражены 100 мерным вектором, тогда там точность семантическая будет еще выше но и вычислений больше потребуется.
собсно почему и требуются мощные процессоры для всего этого добра и почему америкосы всячески пытаются ограничить доступ китайских интернет гигантов к последним чипам. 2023.12.10
2023.12.10 Это новая технология, теория с 2017, в публичном доступе с 2020, речь про неё. Никакие мощности не улучшат неработающий алгоритм. "близкие слова" это уровень старого гугла переводчика, никакого ИИ с этим нет. 2023.12.10
Как она называется, эта новая технология? Если речь о рекуррентных нейронных сетях, то они существуют еще с 80 или 90-х гг, если верить Вики: https://ru.wikipedia.org/wiki/Рекуррентная_нейронная_сеть
2023.12.10
 2023.12.10 Я так понимаю речь о LLM, которая в основе gpt, барда и прочих 2023.12.10
|