Microsoft наконец встроила GPT-4 в Copilot X

Нейронка поможет помочь на любом этапе разработки — исправлять баги, генерировать ответы из документации и писать комментарии за вас.

Более того, ИИ умеет искать уязвимости в коде и объяснять работу его блоков. Доступен голосовой ввод и встроенный чат.

Проект — тут.

XOR // #news

Астрологии объявили год (ы) нейросетологов?)

Помните историю про парня, который сгенерировал свой диплом при помощи GPT-4? Его история настолько завирусилась, что парня пригласили работать нейросетологом в "М.Видео".

​​Dolly 2.0 — свободный ChatGPT пригодный для коммерческого использования😊

На этой неделе компания Databricks представила Dolly 2.0, большую языковую модель с открытым исходным кодом, пригодную для коммерческого использования.

🔻Стоит пояснить, что ChatGPT полностью закрытая, проприетарная система.
🔻LLaMA (о которой я рассказывал в своих видео) и ее производные (Alpaca, Vicuna и gpt4all) можно запустить локально на обычном домашнем ПК, однако использовать их в коммерческих целях не законно.

🔻Разработчики Dolly пошли еще дальше и взяли за основу свободную gpt-j-6B от EleutherAI, создав на ее основе совершенно новую свободную модель.

Однако представленная в марте текущего года Dolly 1.0 столкнулась с рядом ограничений в отношении коммерческого использования из-за обучающих данных, которые содержали выходные данные из ChatGPT.

☝🏻Чтобы решить эту проблему, команда Databricks решила создать новый набор данных, который можно было бы использовать в коммерческих целях.

Полученный набор данных, вместе с весами для Dolly и обучающим кодом, был опубликован с полностью открытым исходным кодом в соответствии с лицензией Creative Commons, что позволяет любому использовать, изменять или расширять набор данных для любых целей, включая коммерческие приложения.😊

Все это дает модели вполне сопоставимые с ChatGPT возможности, и Dolly 2.0 лучше отвечает на вопросы и участвует в диалоге в качестве чат-бота, чем «сырые» LLM, которые не подвергались тонкой настройке.

В настоящее время веса Dolly доступны на Hugging Face, а датасет databricks-dolly-15k можно найти на GitHub.😎

Tabby

Альтернатива GitHub Copilot с открытым исходным кодом/Self-hosted. Автономный ИИ помощник для написания кода.

https://github.com/TabbyML/tabby

Hugging Face: https://huggingface.co/spaces/TabbyML/tabby

​Neko – браузер, работающий в Docker и использующий технологию WebRTC

Данный мощный инструмент, позволяет вам запускать полнофункциональный браузер в виртуальной среде, что дает вам возможность безопасного и конфиденциального доступа в Интернет из любого места

⤷ Ссылка на проект

GitHub | #Interesting #Browser

​ProtonGraph – программное обеспечение на основе узлов для процедурного создания 3D-контента

Цель состоит в том, что вы можете использовать его для создания своего контента заранее или встроить ProtonGraph в свою игру и генерировать контент на лету во время игры

⤷ Ссылка на проект

GitHub | #Interesting #3D

​​Prompt Generator API

Простой API генератора промтов для Stable Diffusion / Midjourney / Dall-e на основе Python.

API принимает первоначальную подсказку из нескольких слов и генерирует расширенную и подробную подсказку.

Под капотом языковая модель distilgpt2-stable-diffusion-v2 обученная на 2 470 000 описательных подсказок Stable Diffusion.

https://github.com/jordip/prompt-generator-api

​​Open-Assistant получает релиз🥳

Сообщество LAION, представило первый выпуск проекта Open-Assistant — чат-бот с искусственным интеллектом(о котором я неоднократно упоминал в своих видео и постах), способный понимать и отвечать на вопросы на естественном языке, взаимодействовать со сторонними системами и динамически извлекать необходимую информацию.

🔻Код проекта написан на языке Python и распространяется под лицензией Apache 2.0. Наработки OpenAssistant можно использовать для создания собственных интеллектуальных помощников и диалоговых систем, не завязанных на внешние API и сервисы.

🔻Для запуска достаточно обычного потребительского оборудования, например, возможна работа даже на смартфоне.😊

🔻Помимо кода для обучения и организации работы бота на своём оборудовании, для использования предложена коллекция уже обученных готовых моделей и языковая модель, обученная на основе 600 тысяч примеров диалогов в форме запрос-ответ (инструкция-выполнение), подготовленных и рецензированных с привлечением сообщества энтузиастов.

Также запущен online-сервис для оценки качества работы чатбота в котором задействована модель знаний OA-SFT-Llama-30B-6 охватывающая 30 миллиардов параметров.😉

🔻Для повышения эффективности системы и ухода от необходимости хранения больших объёмов предопределённых параметров, в проекте предусмотрена возможность использования динамически обновляемой базы знаний, способной извлекать требуемую информацию через поисковые системы или внешние сервисы.

При формировании ответов бот может обращаться к внешним API для получения дополнительных данных. Из расширенных функций также отмечается поддержка персонализации, т.е. возможности адаптироваться под конкретного пользователя на основе его предыдущих фраз.🔥