Всем привет. Меня зовут Алмаз Хуснутдинов. Я делаю материалы, связанные с созданием ИИ. В этой статье я начну рассказывать про идею о некой системе команд, в основе которой лежит идея о детерминированности работы любой системы.
Содержание: Описание задачи из этой статьи, множественная логистическая регрессия, токенизация букв и слов, классификация слов, классификация команд, распознавание и выполнение команд.
Описание задачи, которую я рассматриваю в этой статье.
Я программист в крупной IT-компании. На работе использую ChatGPT, с помощью нейросети отлаживаю код и разбираю техническую документацию.
Моя дочь в этом году сдает ЕГЭ по русскому языку, и я подумал: раз бот хорошо справляется с кодом, почему бы не проверить его на заданиях из экзамена? Стало интересно, насколько хорошо он сможет сдать ЕГЭ.
Взял вариант из открытого банка заданий, прорешал его с ChatGPT. Результаты меня удивили.
Современные конструкторы чат-ботов обещают, что для создания и настройки сценария для бота писать код не потребуется. Мы в Domino CRM тоже так говорим. И мы с коллегами из других команд в большинстве случаев правы. Но всегда есть оговорки. Самый частый случай, когда кодить придется: если нужно встроить HTTP-запрос как элемент диалога чат-бота, чтобы получить данные из внешних сервисов.
Для большинства задач это не обязательно. В конструкторах и так есть скачиваемые шаблоны для каталогов.
Медиакомбайн с веб-интерфейсом для работы с LLM-моделями Open WebUI за последний месяц серьезно обновился дважды (сначала до версии 0.3.35, а затем — до стабильной версии 0.4.5), которые привнесли множество полезных изменений. Поскольку мы используем его в нашем AI-чат-боте, то хотим рассказать, какие новшества и улучшения они привнесли и на что стоит обратить внимание при обновлении.
Начнем с процесса обновления: рекомендуем сразу обновлять и Ollama, и OpenWebui. Можете воспользоваться нашей инструкциейЧитать полностью »
Развитие ИИ в последние годы обгоняет даже самые смелые предсказания писателей фантастов. Спектр задач, которые может забрать на себя искусственный интеллект просто поражает. Не удивительно, что все сферы бизнеса очень быстро отреагировали на все технические новшества и начали искать в них источник новых доходов и сокращения издержек.
С момента появления ChatGPT 4, вопрос о том, как отличить ее на практике от старой-доброй 3.5 , волнует многих пользователей, в том числе и пользователей нашего сервиса. Простой запрос “какая версия ChatGPT передо мной?” не всегда даст правильный ответ — модели могут сообщить, что они не те, кем должны быть. И конечно же это насторожит.
В середине августа мы видели анонс бета-версий Grok-2 и Grok-2 mini от стартапа Илона Маска xAI, а на днях они предоставили API к своей модели. Что ж, на дворе осень, как пел Anacondaz "на улице дубак, на сердце тлен и мрак", так пусть же Grok 2 сегодня станет тем самым, кто укроет зацензуренным пледом наши тела. Предлагаю начинать.
Я сделал небольшой клиент для Wolfram Language, который умеет вызывать OpenAI API и другие API, которые на него похожи. Сам активно пользуюсь им и хочу рассказать о том, как легко создать ассистента на основе OpenAI API и добавить в него свои собственные плагины.
Зачем я это делаю?
