Особенный айтишник LIVE👨‍💻🇷🇺🕊🌏
54 subscribers
5.01K photos
466 videos
24 files
6.62K links
Технарь, программист, спортсмен, мобильный фотограф и просто любитель природы... Без негатива, политики и грязи! Только позитив, хобби, деловые сферы, экономика, финансы и технологии! 🤗

https://zolotaryow.my1.ru/
https://tttttt.me/likesturbot?start=_tgr_C_XH
Download Telegram
Одна из обсуждаемых тем в сфере искусственного интеллекта и машинного обучения за последние годы(один из готовых вариантов с применением такой технологии проверил на себе ближе к концу прошлого года❤️):
https://habr.com/p/687508/

#Python #DALLe #RuDALLe #GPT
Когда все уже расслабились от «глупостей» ChatGPT и GPT-4, в процессе разработки моделей произошёл интересный поворот. В целом, ожидаемый, но от этого не менее интригующий. Интересен он тем, что модели впервые пытаются научить «думать» (ниже будут подробности, что не совсем впервые, конечно).

История началась с оценок математических возможностей ChatGPT и GPT-4. Мне попадались оценки успешности решения математических задач в диапазоне от 2% до 78%. Очень много зависит от того, как формируется тестовый набор, т.е. что принимается за 100%. Поэтому цифры были в целом не так важны.

Традиционная схема работы генеративной модели, при которой модель генерирует ответ в рамках одной итерации, реализует стратегию, называемую outcome supervision. Разработчики начали предпринимать попытки развить её в новую схему, называемую process supervision. В новом варианте модель должна пройти для генерации ответа несколько шагов обработки, на каждом из которых получает отдельное «вознаграждение» (rewarding).

Многих людей это дело немало порадовало, потому что эта схема уже начинает напоминать процесс размышления у человека. Результат будет получен после того, как обработается цепочка вывода с критической оценкой промежуточного результата на каждом шаге. Давно хотелось заставить модели «думать», но ничего не получалось. Всё решат, конечно, фактические результаты, которых удастся достичь. Будем наблюдать, но уместны некоторые оговорки.

Подобная идея далеко не нова. В архаическом ИИ был целый пласт исследований, направленных на развитие логического поиска и вывода. Прежде всего вспомним алгоритм A*, который может проводить поиск, если задана направляющая функция (именно она, мне кажется, лучше всего подходит под применяемые «вознаграждения»). Всё это было давно и в своё время никаких значимых результатов не показало.

Вместе с тем, видимо, можно предположить, что Open AI фактически признало ограниченность работы GPT в схеме outcome supervision.

https://openai.com/research/improving-mathematical-reasoning-with-process-supervision

https://weloveai.ca/improving-mathematical-reasoning-with-process-supervision/

#GPT #OpenAI #progresssupervision
Сбер представил новую версию генеративной модели ruGPT-3.5. Это событие на общем фоне новостей LLM, возможно, не самая сенсация, но предыдущая их версия была крайне удобной для любых академических и технических экспериментов.

Эту версию пока не запускал. Было бы хорошо, если бы она не стала бы принципиально тяжелее, к чему, естественно, всегда есть тенденция. Прежняя ruGPT запускалась на ноутбуках от 8G RAM и основывалась на кодовой базе Transformers от HuggingFace, что открывало необъятные просторы для её изучения.

Если качество возрастёт, эта серия моделей может оказаться ключевой в решении ряда задач, включая производство синтезированных аудиокниг, где пока не всё ещё гладко. Для русского языка конкурентом этой модели можно считать YaML100B от Яндекса.

https://3dnews.ru/1090296/sber-vilogil-v-otkritiy-dostup-model-rugpt35

#ruGPT #GPT #LLM #Сбер
Аналитик в команду продуктовой аналитики YaGPT ❣️

Мы ищем инсайты в данных, чтобы улучшить YaGPT — нейросеть Яндекса. Присоединяйтесь, чтобы вместе придумывать метрики для оценки удовлетворённости пользователей YaGPT, проводить экономико-математические исследования для оценки бизнес-процессов. Ждём кандидатов со знанием матстата, SQL и Python.

Что нужно делать:
• придумывать и внедрять метрики, которые позволяют оценить удовлетворённость пользователей YaGPT, регулярно отслеживать динамику ключевых метрик
• интерпретировать данные, искать закономерности и точки роста
• проводить экономико-математические исследования для оценки бизнес-процессов
• инициировать и анализировать различные эксперименты
• выполнять аналитические задачи ad-hoc

Мы ждём, что вы:
• уверенный пользователь SQL
• знаете тервер, матстат и эконометрику
• знаете Python
• работали с Yandex DataLens, Power BI, Tableau или другими BI-системами

📩 Откликайтесь на вакансию на нашем сайте

#gpt #python #поиск #ереван #белград
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤‍🔥1
Семантический поиск и генерация текста на R. Часть 2
https://habr.com/p/787410/

Благодаря возможностям аналитики и генерации текстов с помощью библиотек для языка программирования R можно за некоторый промежуток времени к примеру сгенерировать результаты и выводы на основе проведенных анализов и исследований, не правда ли? 😉🔥

#DataScience #GPT #ЯзыкПрограммированияR #SQL #BigData #DataInMyHeart

🇷🇺🌍🕊️
Почему ИИ не умеет в 1С
https://habr.com/p/814437/

О том, почему GPT-модели и основанные на ней алгоритмы дружат не со всеми разработками(включая нашими)...

#1C #BigData #ECommerce #ОНаиболевшем #GPT #ХроникиИмпортозамещения #ERP

P.S.: Когда один раз пытался попросить #YandexGPT сформулировать список модулей вымышленной мной конфигурации для "1С. Предприятия", модель мне дала в ответ несоответствующие и не точные данные😢

Фото: https://img2.joyreactor.cc/pics/post/%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%B8%D1%81%D1%82-%D0%BC%D0%B5%D0%BC-ChatGPT-%D0%BD%D0%B5%D0%B9%D1%80%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5-%D1%81%D0%B5%D1%82%D0%B8-7875710.jpeg