Алиса, давай придумаем заголовок для подкаста? Про YandexGPT (yet another podcast #16)

Введение в G5 Tichadzhipe G5 Tichadzhipe - это модель, которая генерирует текст, похожий на человеческий. Он может генерировать десятки тысяч предложений и очень интересен. Этот эпизод посвящен нейронным сетям, особенно большим языковым моделям, таким как Yandex GPT-2.

"Ял-2" - ответ Яндекса голосовым помощникам "Yal-2", также известный как недавно анонсированный Yandex GPT, поддерживает контекст для пользователей. Он был разработан в ответ на вызовы со стороны голосовых помощников OpenAI и Microsoft.

Успех ChatGPT ChatGPT добился успеха благодаря своей способности отвечать на интеллектуальные вопросы и своей бета-версии. В настоящее время это самый быстрорастущий сервис в истории Интернета, насчитывающий более 100 миллионов пользователей всего за два месяца.

Потребность в моделях GP "Зачем нам нужны все эти модели GP?" Этот вопрос возникает потому, что ChatGPT демонстрирует исключительные качества и интеллект, превосходящие человеческие возможности в определенных областях. Использование генеративных моделей, таких как ChatGPT, открывает новые возможности и вызывает интерес у пользователей.

Взаимодействуя с такой моделью, как GPT, вы можете задавать вопросы, требующие аргументации, или искать информативные ответы. Эти взаимодействия демонстрируют способность модели разумно взаимодействовать, предоставляя содержательные ответы на более высоком уровне, чем ожидалось.

Изначально были опасения по поводу того, будут ли люди использовать такую технологию, когда их спросили несколько месяцев назад; однако сейчас очень немногие люди вокруг меня активно используют ее, поскольку они тестируют технологию. Что касается бизнес-приложений, то конкретные варианты использования все еще нуждаются в изучении, но появились плагины для таких задач, как создание презентаций или мозговой штурм.

Технологическая революция Революция в технологиях, особенно в таких моделях, как GPT-3, привела к значительным достижениям. За последнее десятилетие такие компании, как "Яндекс" и Google, сделали новаторские открытия и усовершенствования. Размер и сложность нейронных сетей увеличились в геометрической прогрессии, что позволяет использовать более продвинутые возможности обучения.

"Генеративная языковая модель" - Способ изменить правила игры "Порождающие языковые модели", такие как GPT-3, вызвали волну интереса не только среди частных лиц, но и в деловом мире. Эти модели открывают огромные возможности, используя огромные объемы данных для прогнозирования будущих результатов на основе предыдущих моделей. Вклад OpenAI в виде наборов данных с открытым исходным кодом еще больше ускорил прогресс в этой области.

Революция в моделировании поведения Революция относится к внедрению экспертных знаний, которые улучшают поведение модели. В 2022 году была разработана модель под названием "Стражи5" с расширенными возможностями. Команда собрала 70 000 инструкций и обучила крупномасштабную базовую модель. Это привело к значительному прогрессу в генеративных моделях.

"Обучение с подкреплением" для повышения производительности "Обучение с подкреплением" используется для обучения модели тому, как эффективно реагировать на заданные запросы или подсказки. Первоначально примеры показываются в качестве руководства для желаемых реакций, за которыми следует точная настройка с помощью обратной связи с человеком. Однако могут быть случаи, когда модели не хватает информации и она прибегает к предоставлению расплывчатых ответов.

Все спешат со своими нейронными сетями и используют предварительно обученные модели, потому что это быстрее. Контекст может быть переписан и дополнен, что позволяет выполнять быстрые итерации. Важно выйти за рамки теоретических дискуссий и сосредоточиться на реальных продуктах, которые уже работают.

"ChatGPT" - это технология, которая позволяет пользователям взаимодействовать с языковой моделью искусственного интеллекта. Хотя некоторые могут усомниться в его полезности, у него есть потенциал значительно улучшить пользовательский опыт и принести пользу бизнесу. Изначально рассматривавшийся как новинка, подобная голосовым помощникам вроде "Алисы", ChatGPT превратился в мощный инструмент с различными приложениями, такими как поиск информации, навигационная помощь, рекомендации по музыке и видео. С течением времени, благодаря технологическому прогрессу, ChatGPT продолжает превращаться в продукт массового рынка.

Мощь голосовых помощников Голосовые помощники, такие как Alice, завоевали популярность благодаря своим передовым технологиям и способности улучшать различные сервисы. Такие компании, как Google и Microsoft, вложили значительные средства в эту технологию, что привело к значительным финансовым выгодам. Боязнь упустить потенциальные выгоды побудила компании использовать технологию голосовых помощников.

Конкуренция среди Чат-ботов "Конкуренция среди чат-ботов" относится к гонке между различными компаниями и частными лицами, которые разрабатывают языковые модели для повышения производительности. Несмотря на отсутствие прямой конкуренции между конкретными функциями, каждая компания стремится создать превосходный продукт, используя нейронные сети и улучшая возможности поиска. Кроме того, может существовать конкуренция в определенных областях, таких как B2B-сервисы, где компании стремятся к более качественным предложениям.

Революция отзывов о рецензиях Первые результаты review feedback revolution уже получены. Живой журнал для генеративных сетей существует уже шесть месяцев, а некоторые и дольше. Bing работает с этим с марта, но это не так много, как у нас. Модель работает хорошо, и они наблюдают некоторый рост бизнеса, хотя и не очень впечатляющий. Они добились относительного увеличения доли рынка, но пока не нанесли существенного ущерба рынку.

Интеграция "умных" приложений "Умные" приложения, такие как мобильное приложение Bing, набирают популярность благодаря своей простоте использования и частым обновлениям по сравнению с другими приложениями, которые требуют менее частых загрузок или установок (ежедневно / еженедельно / ежемесячно). Внедрив искусственный интеллект в эти приложения, они смогли догнать по количеству установок по всему миру, конкурируя с такими популярными приложениями, как Yandex.

Проблемы Google Несмотря на то, что Google сталкивается с такими проблемами, как падение цен на акции после выпуска функции чат-бота, и сталкивается с проблемами при интеграции продуктов по сравнению с конкурентами, такими как Bing, которые предлагают более разнообразные функции, ориентированные на пользовательский опыт; Google по-прежнему остается впереди в целом, поскольку интеграция ее продуктов с использованием генеративных сетей в поисковых системах и офисных пакетах остается недоступной большинству пользователей за исключением нескольких избранных счастливчиков, которые смогут просмотреть их до официального запуска.

Сбер: Многообещающий игрок? Сбер Банк может стать неожиданным игроком, выходящим на поле со своим проектом с забавным названием "Тягачат". Хотя это пока не привлекло особого внимания, существует потенциал для будущей интеграции продуктов, аналогичный тому, что делают другие компании. Остается неопределенным, принесет ли Sber что-то значительное или он пойдет по аналогичному пути, где первоначальный прогресс может показаться невпечатляющим, но позже принесет положительные результаты.

Будущие возможности Будущее таит в себе потенциал для интеграции продуктов с использованием генеративных сетей в различных внутренних продуктах компании. Эти приложения могут оптимизировать процессы и предлагать инновационные решения. Однако до сих пор неясно, будут ли эти интеграции успешными или нет.

YandexGPT предоставил Яндексу большой объем ценных данных. Первоначальные результаты были положительными, поскольку сгенерированный контент доступен пользователям без необходимости оплаты или входа в систему. Однако это все еще находится на стадии демонстрации, и необходима дальнейшая разработка.

Инструкторы по искусственному интеллекту и проблемы создания моделей искусственного интеллекта Концепция тренажеров с искусственным интеллектом интересна, несмотря на то, что идеального продукта пока нет. Основной задачей при создании моделей, подобных Yandex GPT, было преодоление трудностей и генерация качественных ответов. Сравнение различных версий модели помогло определить, какая из них работает лучше.

Задача поиска "Спектра поглощения титана" Поиск по "спектру поглощения титана" представлял собой сложную задачу, поскольку для получения точной информации требовались обширные исследования. Изначально нейронные сети давали неточные результаты, но дальнейшие исследования привели к нахождению англоязычной статьи с нужным графиком, изображающим спектр поглощения титана в ультрафиолетовом свете.

Тренеры по искусственному интеллекту: поиск нужных людей Тренеры по искусственному интеллекту - это люди с опытом работы в области гуманитарных наук, журналистики, лингвистики или письма. Они владеют русским языком и умеют писать грамматически правильные тексты. Эти инструкторы отвечают за такие задачи, как ответы на сложные вопросы и предоставление подробной информации, основанной на фактах.

"Тренер" против "Специалиста": Роль моделей искусственного интеллекта "Тренеры" играют важную роль в подготовке людей, которые будут формировать будущие гуманистические направления. Однако крайне важно отличать их от специалистов, обладающих специфическими знаниями в таких областях, как физика. В то время как модели искусственного интеллекта могут получать доступ к интернет-ресурсам для получения ответов, наличие знающих людей обеспечивает точные ответы, не полагаясь исключительно на текстовые источники.

Во время записи нашего первого подкаста мы заметили всплеск запросов на тестирование и генерацию ответов с использованием нейронной сети Google. Нам нужно было быстро написать множество ответов на эти запросы, чтобы нейронная сеть могла решать задачи. Это привело нас к организации марафона, в ходе которого коллегам было предложено написать ответы, основанные на конкретных инструкциях.

Яндексу пришла в голову идея использовать искусственный интеллект для создания собственной языковой модели. Они обучили модель текстам, написанным людьми, и она смогла генерировать ответы для простых задач.

"ЯндексГПТ? А может быть лучше Игоряна? роботы роботов давно ето как Би есть немножко khyuman почему как Би это важно, потому что у того какъ Ми сделали вот это neiroset на вопрос кто ти зачастую otvechala Я Алексей я не знаю kakoi Алексей Ну вот прямо она достаточно уверенно говорила про себя это популярное имя или из интернета видимо да поэтому можно я поэтому в Фаин надо положить dovolно много примеров Davaite Ну вот в эти voт инструкция да etalonnie тексти на которих она учится выполнять задачи нужно положить много недостаточно ёдиниц нескольких десятков или сотен примеров как она отвечает на вопрос кто ты или как тебя зовут Алиса их надо несколько десятков тысяч вручную Столько написать нельзя поэтому мы позвали её саму на помощь писать Слушай это действительно прекрасно А как это прощилось вот этот фантию мне в ответила Алиса это прямо удивительное Я сомневался в том что я получил нормальный ответ то есть вот эти все нейросети у них нет ни имени,ни рода,ни племени Реально я спрашу он говорит Я Игорян То есть их после этого всё не только вы где-то в OpenЯ сидели люди говорили "ты". Слыши это реально так да конечно специаьное отделение как тебя зовут А без этого он просто будет каждый раз фантазировать равным чем-то новым."

Нейронные сети обладают способностью генерировать текст на основе изученных шаблонов. Обучая нейронную сеть случайному тексту, она может создавать связные и правдоподобные предложения. Однако, чтобы обеспечить точность, каждое слово должно быть тщательно выверено.

Использование нейронных сетей в работе Нейронные сети можно использовать для извлечения ценной информации и составления полезных планов. Сравнивая свой собственный план с планом, сгенерированным нейронной сетью, вы можете выявить любые недостающие детали или улучшить его. Однако важно не полагаться исключительно на выходные данные нейронной сети и хорошо разбираться в предмете исследования.

"Алиса" в качестве помощника по искусственному интеллекту "Алиса" может помочь в выполнении различных задач, таких как обобщение документов и предоставление ответов на основе введенных данных. Это также может помочь с кодированием и генерацией простых текстов, таких как HTML-страницы. Кроме того, "Алиса" обладает способностью давать эмоциональные оценки, но ее следует использовать осторожно, когда имеешь дело с субъективным контентом.

Тестируя модель генерации текста, диктор случайно обнаруживает, что она может генерировать рифмованные стихи об НЛО. Это удивляет их, потому что они не ожидали, что модель обладает такой способностью. Они понимают, что искусственный интеллект не просто случайным образом генерирует стихи, но на самом деле понимает и включает рифму в свои композиции.

Введение в оперативный инжиниринг Оперативная инженерия - это новая профессия, которая предполагает использование языковых моделей искусственного интеллекта, таких как GPT, для генерации текста. Он может быть использован для различных целей, таких как улучшение стиля письма, создание контента или решение конкретных задач. Отдавая команды и подсказки модели искусственного интеллекта, он может выдавать желаемые результаты с высокой точностью.

Преимущества и области применения оперативного проектирования "Оперативное проектирование" относится к процессу оптимизации входных данных, вводимых в языковую модель искусственного интеллекта, с целью достижения лучших результатов. Этот метод имеет множество применений, включая улучшение стиля письма, создание креативного контента, такого как стихи или рассказы, исправление ошибок в текстах и даже имитацию разговоров между разными персонажами. Кроме того, оперативный инжиниринг может быть полезен при проведении интервью путем создания гипотетических сценариев или отработки аргументов с противоположных точек зрения.

Эволюция YandexGPT YandexGPT прошел через долгую историю изменений названий и итераций. Все началось с внутреннего хакатона под названием "Обучающая эстафета Бабатон", который вдохновил на нынешние названия. В феврале он был известен как "Yalmom 2" и "Яндекс gpt". Первая генеративная модель была названа Zeliboba, за ней последовал Bert. Позже Zeliboba смешалась с архитектурой GPT и стала ее собственной сущностью.

"Генезис": выбор названия для проекта "Genesis" было выбрано в качестве названия проекта, чтобы представить как нейронные сети, так и процесс их создания. Это решение было принято после рассмотрения различных вариантов, таких как Дженна или Генезис, из внешних источников, таких как новостные статьи. В конечном счете, они остановились на Genesis, чтобы точно отразить их технологию.

Генеративные нейронные сети обладают потенциалом революционизировать различные профессии, позволяя людям работать более эффективно. Научные исследования показывают, что эти сети позволяют людям выполнять больше задач за меньшее время в разных странах и отраслях промышленности. Ключевое преимущество заключается в том, что чем более квалифицирован человек, тем большую пользу он извлекает из использования генеративных нейронных сетей. Однако для высококвалифицированных специалистов, которые уже хорошо разбираются в своей работе, эти сети могут не обеспечить существенных улучшений.

Путь к профессионализму Ром успешно защитил свой продукт и сейчас выходит на профессиональный уровень. Однако впереди все еще стоят некоторые задачи с точки зрения привлечения большего числа пользователей. Месяц назад определенные события вызвали сбои в разработке моделей искусственного интеллекта и конструкций движков. Сейчас основное внимание уделяется переписыванию всего, чтобы предотвратить любые утечки или преждевременные публикации.

"Странные" люди и конкурирующие силы "Странные" люди, такие как Юваль Харари, высказывают опасения по поводу потенциальных негативных последствий, связанных с языковыми моделями и разработкой искусственного интеллекта. Среди других известных фигур - Ян Ли Кун, который считает, что для отдельных людей ничего не изменится, если у них не будет собственной мотивации к успеху. В этой области также есть конкуренты, работающие над достижением схожих целей, но с разными подходами.

Расцвет искусственного интеллекта Искусственный интеллект становится все более распространенным, каждый день обучаются и генерируются новые модели. Хотя существуют опасения по поводу потенциальных опасностей искусственного интеллекта, таких как создание вымышленных текстов или предвзятых моделей, он также привел к прогрессу в технологии перевода.

Влияние на создание контента "Авторский" контент, созданный людьми, имеет ценность, поскольку отражает их репутацию и опыт. Однако генеративные нейронные сети могут быть использованы в качестве инструмента для создания контента, не противоречащего авторству. Привязывая сгенерированный текст к источнику, созданному нейронной сетью, и следуя рекомендациям по хорошему тону и ссылаясь на предыдущие работы, контент, созданный искусственным интеллектом, может сосуществовать с работой, созданной человеком.

Ограничения YandexGPT YandexGPT отвечает не на все вопросы из-за ограниченных обучающих данных. Он обучался по тексту вплоть до начала этого года, поэтому ему может не хватать текущих знаний. Коммерческое использование должно быть проверено, чтобы избежать потенциального нарушения авторских прав.

Роль и влияние нейронных сетей "Почему ЯндексGPT не дает последовательных ответов?" Ответы нейронной сети могут варьироваться, поскольку каждый раз она интерпретирует вопросы по-разному. В то время как некоторые люди могут найти ценность в этих различных взглядах, другие могут почувствовать себя оскорбленными или введенными в заблуждение противоречивыми ответами.

В этой главе мы познакомимся с YandexGPT и его возможностями. Спикер выражает благодарность за то, что смог закончить подкаст, и надеется, что он был интересным и полезным для аудитории.