Привет! Меня зовут Илья и сегодня мы поговорим про кроссворды.
Если когда-то будет противостояние человечества и машин, то последнее что позволит нам, кожаным мешкам, отличить своих собратьев от бездушных киборгов - это искусство составления кроссвордов. GPT ужасно составляет кроссворды.
Если в автомобильной пробке голосовой помощник пожалуется, что он эти пробки тоже терпеть не может, то водителю и пассажирам станет легче, что не они одни мучаются. В психологии это называется раппортом и обычно ведет к доверительным отношениям между людьми. Если представить, что чат-боты тоже способны сопереживать, а главное, что люди это ценят, то чем это не сильный эмоциональный ИИ? На примере диалогов между людьми и чат-ботами попробуем разобраться, насколько эмпатичны аватары сегодня и какие фичи им можно еще добавить.
Начало тут.
Чтобы генеративные модели искусственного интеллекта могли создавать новые формы контента, их нужно регулярно обучать на новых данных, которые создает человечество. Но что будет, если контент, созданный человеком, закончится? Тогда модели вынуждены будут обучаться на ранее сгенерированном ИИ-контенте, что может привести к «ИИ-аутофагии». И это явление может стать реальной проблемой для развития LLM.
Все началось с новости об исследовании ответов больших лингвистических моделей при прохождении модифицированной «дилеммы вагонетки» Moral machineЧитать полностью »
Думаю, многие уже успели вдоволь наговориться с большими языковыми моделями, именуемыми в просторечии искусственным интеллектом. Развлекательные настройки, установленные по умолчанию практически во всех ныне доступных простым пользователям "общалках" с ИИ, действительно неплохо развлекают.
Но непростым пользователям, тем кто может связать две строчки кода, хочется чего-то большего. Было бы неплохо превратить милого, но в общем бесполезного болтуна в эффективного деятеля. И это можно сделать, в том числе в среде 1С, и не очень сильно напрягаясь
Исследователи используют идеи теории игр, чтобы улучшить большие языковые модели и сделать их более последовательными.
Для того, чтобы распознавать естественную человеческую речь, используют специальные модели — языковые. Они умеют воспринимать содержание текста, продолжать предложения и вести осмысленный диалог.
Вместе с дата-сайентистом и биоинформатиком Марией Дьяковой подготовили подробный гайд о том, как устроены самые популярные языковые модели и что нужно знать, чтобы начать с ними работать.
Всё чаще в реализации проектов встречается потребность в классификации входящего текста для дальнейшей обработки. До недавнего бума нейросетей задачи по классификации текста были достаточно трудоемкими, дорогостоящими и требовали глубоких знаний NLP. А готовые решения не давали желаемой точности ответов. К счастью, сейчас практически моментально можно внедрить множество решений. Представьте, автодилер ежедневно получает сотни сообщений от клиентов. Как быстро и точно определить, что хочет клиент? С помощью классификации текста.
Существует множество примеров того, как злоумышленники могут атаковать модели, развернутые в инференсе через адверсальные атаки или jailbreaking. (Вкусная подборочка из лекции Карпатого была у меня тут).
