Александр Зарубин – Просто про нейросети (страница 8)

– Mistral – умеет искать информацию в интернете с указанием источников, аналогично ChatGPT от OpenAI. Также позволяет модифицировать, преобразовывать или редактировать контент, например, макеты веб-страниц и визуализации данных;

– Pixverse Ai – позволяет создавать видео из текста и изображений;

– Llama – распознает 30 языков, генерирует тексты и может управлять умным домом. Умеет генерировать изображения по запросу, обрабатывать фото, видео- и аудиоконтент;

– RedGPT – поиск популярных постов в указанном субреддите и генерация ответа на самый последний пост, который соответствует запросу. Генерация ответа, если в субреддите есть пост, соответствующий запросу. Если таких постов не найдено, RedGPT выходит без генерации ответа;

– Notebooklm – от Google, анализирует документы, сайты, YouTube-ролики и делает методички или необходимые выборки согласно этим данным. Но главная фича: можно сделать полноценный подкаст из всех этих файлов, где два ИИ голосом будут общаться между собой на основе ваших загруженных документов.

Зачем этот список вообще вам тут?

1. Удобство доступа. Открыли книгу и посмотрели, чего вам может помочь «здесь и сейчас».

2. Экономия времени. Вместо того, чтобы тратить время на поиски, вы можете сразу получить список популярных нейросетей с описаниями.

3. Новые возможности. Многие могут не знать обо всех существующих нейросетях и их возможностях. Такой список поможет открыть новые инструменты для творчества, работы или учебы.

Несколько книг про нейросети, которые автор читал сам и вдохновился их описанием:

1. «Распределенный искусственный интеллект» Душкина Романа Викторовича

Краткое о книге: поймете, как искусственный интеллект становится основой современной жизни – от крошечных роботов в медицине до космических компьютерных сетей. Вы изучите принципы построения и работы нейросетей, а также загляните в будущее: познакомитесь с квантовыми технологиями, системами искусственного интеллекта на блокчейне и возможностями объединения человеческого разума с компьютером.

2. «Искуственный интеллект и нейросети: практика применения в рекламе» В. А. Евстафьева, М. А. Тюкова

Кратко о книге: показывает на множестве примеров, как создавать тексты, картинки и рекламные материалы с помощью нейросетей, внедрять искусственный интеллект в образование, учить нейросети новым задачам и другим интересным вещам. Все подробно показано и наглядно пояснено иллюстрациями. Богато иллюстрированно, я даже бы сказал.

3. «Как учится машина» Яна Лекуна

Кратко о книге: автор книги – один из создателей метода глубокого обучения, используемого в искусственных нейронных сетях, работающих подобно человеческому мозгу. Автор честно и понятно рассказывает о своем научном подходе, объединяя компьютерные науки и исследования мозга, освещая возможные пути развития искусственного интеллекта, возникающие трудности и будущие возможности.

4. «Занимательная манга. Машинное обучение» Масахиро Араки

Кратко о книге: вместе с персонажами комикса читатели легко разберутся, что значит «регрессия» и как делить данные на группы, поймут, как правильно проверять точность моделей и как работают нейронные сети. В конце рассказано, как обучать модели без заранее известных правильных ответов. Эта книга подойдет начинающим специалистам по машинному обучению, знакомым с университетской математикой первого-второго курса.

Это все совсем не является рекламой! Исключительно опыт автора! Считаю важным правилом: если вам первые 25 страниц чтения книга не нравится – не читайте ее совсем! Вряд ли она вам понравится и дальше! Эти же книги я прочитал от корки до корки. А про нейросети и искуственный интеллект я ох как не мало книг прочитал.

Скажу кратко к завершению этой главы: книги – маст хэв к прочтению! В книгах и практике находится все таинство истинных знаний о нейросетях!

Помните об этом.

Глава 2: Про нейросети

для текста

Что такое промпты

Промпт, промт, промтинг, инструкции, заклинания, чары, описания, промт инжиниринг – да какая на самом деле разница? Главное чтобы это работало! Называйте молоток хоть «тетей Валей»! Главное чтобы молоток забивал гвозди и выполнял свои задачи!

Важно понимать, что мы даем нейросети запрос – она выдает нам ответ из своих обученных данных.

Нейросеть в первую очередь для нас – машина. Самый настоящий компьютер, который лучше всего понимает цифры. Значения математические.

Эта машина нейросетевая – не видит, не слышит, не имеет опыта от рождения, не предугадывает и не догадывается самостоятельно. Кто бы что ни говорил. В первую очередь нужно понять для себя именно это. У нее нет ни ушей, ни нюха, ни глаз! Нет у нее целостного жизненного опыта. Она не может подстроиться под ваше мировозрение. Или ваше ощущение мира. Она выдаст вам данные, которыми обладает сама. На которых обучалась до знакомства с вами. И только.

Если мы скажем нейросети рассказать нам о автомобиле, ей придется перебрать сотни тысяч видов автомобилей! Сопоставить их друг с другом! Найти все возможные сходства! И только после этого дать нам общий и короткий ответ. Самая настоящая сила тех самых пер-цеп-тронов!

Представляете это себе?

Все потому, что она даже не представляет, где этот автомобиль ваш находится, кто его изобрел, какой автомобиль вам нужен, какой у него цвет, как и почему он вообще работает и для чего вообще этот автомобиль людям понадобился. Нейросеть об этом ничего не знает, пока вы ее об этом не попросите. Помните, мы в самом начале с вами говорили о весах? Это то самое, да. И вот когда мы не даем направление на эти весы, мы получаем что-то общее между всеми самыми разными весами.

И именно поэтому очень важен подход индивидуального промтинга для современных нейросетей. Чем углубленнее и качественнее мы пишем инструкции для нейросетей, тем лучше получаются у нейросетей результаты.

Нейросетям не нужно ничего понимать, ощущать или улучшать, пока мы их этого не попросим. И тут как раз имеется интересный факт: главная слабость у нейросетей – незавершенность поставленной задачи. Если бы у них были эмоции – вы не представляете, как бы сильно их бесила незавершенность процесса.

Слава богу, с современными моделями сейчас все очень просто, и они невероятно мощные! Пару предложений написал, и они нам выдали максимально приближенный результат, который мы хотим. Ранее нужно было целую главу для книги написать с черточками и кавычками, чтобы получить действительно стоящий результат от нейросетей.

Теперь мы просто можем написать пару-тройку предложений и уже получим весьма качественные результаты. Программисты следующую аналогию, думаю, поймут: с ассемблера мы наконец пришли к питону! Но сложности все равно остались и приходится иногда писать ручками!

Также стоить учесть, что нейросети не знают наших предпочтений, если мы им об этом не скажем.

Представьте, что вы пришли в ресторан, а там меню – это нейросеть. Вы заказываете блюдо, и оно появляется на вашем столе. Только вот если вы скажете официанту: «Принесите мне еду», – вам принесут что угодно. Может, суп, может, стейк, а может, и тарелку пустую. А если вы конкретно скажете: «Хочу борщ с пампушками», – вот тогда все станет намного вкуснее и понятнее.

Еще проще:

1. Допустим, вы попросите нейросеть нарисовать вам вашу любимую машину с вашим любимым цветом. Вы подумаете, что нейросеть нарисует вам красную феррари. А по факту вы получите коричневый пежо. Почему? Потому что она просто не знает ваших вкусов и предпочтений.

2. Попросите нейросеть сгенерировать вам вкусные напитки, а окажется, что вы их вообще терпеть не можете. Ведь вкусы для всех людей очень разные. И если что-то нравится вам, это не значит, что это обязано радовать остальных. А нейросеть тем более не знает, как вы выглядите! Какой у вас голос и в каком регионе живете! Куда там до вкусов!

3. Хотите получить совет от нейросетей, но она выдает какие-то расплывчатые, общепризнанные и всем известные слова об этом? И снова по тем же причинам – нужно больше деталей и больше вводных данных. Как о вас, так и о ситуации с причинами. И чем подробнее, тем лучше.

Именно поэтому промты для нейросетей имеют огромнейшее значение. Нейросети в первую очередь общаются с поступающими данными из компьютера и ваших мобильных устройств. А не прямо из вашего мозга и мыслительных процессов. Ваши образы куда масштабнее и сложнее, чем вы привыкли их воспринимать сами.

Используя подробные и грамотные инструкции на основе логики для генерации нейросетей, мы помогаем им понять, что действительно нам необходимо и какой результат мы хотим получить.

Так что же такое эти ваши промпты?

Представь себе, что ты играешь с игрушкой, например, с умным роботом, который собирает твой конструктор! Ты даешь роботу задание собрать что-то конкретное, и он начинает строить именно то, что ты попросил. Все это выглядит примерно так.

Промпт – это команда или вопрос, который ты задаешь нейросетям, чтобы получить от них какой-нибудь результат.

Теперь давай разберемся, откуда вообще взялись эти промпты. Все началось с развития технологий обработки языка. Представим, что сначала были примитивные чат-боты, которые могли только отвечать на самые простые вопросы. Потом появились более продвинутые системы, способные понимать сложные запросы. И вот тут-то и пригодились промпты. Люди начали вводить конкретные команды, чтобы получить нужный результат. Это было удобно и эффективно.