Форум: Проблемы искусственного интеллекта

Регистрация | Вход

Все темы | Новая тема  Стр.3 (4) << < Пред. | След. > >>    Поиск:
Автор	Тема: На: ChatGPT – серьёзный шаг к AGI, или в основном хайп?
Андрей Кучеменко Сообщений: 71	На: ChatGPT – серьёзный шаг к AGI, или в основном хайп? Добавлено: 01 мар 23 10:43 Цитата: Автор: daner ChatGPT точно не использует заготовленные ответы. это нейросеть просто не умеет делать, да и не нужно ей это делать. Она скорее как вычислитель стреднего значения из очень большого числа мнений. Т.е. если у вас есть ряд 2 3 4 6 3 6 8 и вывод 4.57. Этого числа нет в исходных данных, но оно прямо следуюет из них по определенному алгоритму. Наверно не буду больше фантазировать, так как увы с текстом(NLP) вообще не работал никогда, надо бы конечно восполнить этот пробел, поэтому не нужно мои имхи принимать во внимание. Пообщаемся через парочку годков, думаю смогу выделить время и хотя бы по верхам вкурить тему. Мне кажется, чисто интуитивно(что может оказать полной ерундой), так как смысловыми единицами текста есть не слова но фразы и даже абзацы, вот они и составляют своего рода "универсум", модель кодируемая 175 миллиардами параметров. То есть сами "точки" в этом универсуме, могут соответствовать текстовым "фразам", близкие точки могут иметь близкий смысл но разные тестовое описание, поэтому появляется иллюзия "разных точек зрения" и проекций. Но атомарные смысловые фразы по идее должны быть закреплёнными. Думаю система сама не соединяет слова в предложения, это требовало бы опору на образы чего по идее в ней нет. Вероятно так же есть механизм ассоциирования по этому универсуму, соединяя смысловые единицы в последовательность и тп. [Ответ][Цитата]
daner Сообщений: 4593	На: ChatGPT – серьёзный шаг к AGI, или в основном хайп? Добавлено: 01 мар 23 11:16 Цитата: Автор: Андрей Кучеменко Наверно не буду больше фантазировать, так как увы с текстом(NLP) вообще не работал никогда, надо бы конечно восполнить этот пробел, поэтому не нужно мои имхи принимать во внимание. Пообщаемся через парочку годков, думаю смогу выделить время и хотя бы по верхам вкурить тему. Мне кажется, чисто интуитивно(что может оказать полной ерундой), так как смысловыми единицами текста есть не слова но фразы и даже абзацы, вот они и составляют своего рода "универсум", модель кодируемая 175 миллиардами параметров. То есть сами "точки" в этом универсуме, могут соответствовать текстовым "фразам", близкие точки могут иметь близкий смысл но разные тестовое описание, поэтому появляется иллюзия "разных точек зрения" и проекций. Но атомарные смысловые фразы по идее должны быть закреплёнными. Думаю система сама не соединяет слова в предложения, это требовало бы опору на образы чего по идее в ней нет. Вероятно так же есть механизм ассоциирования по этому универсуму, соединяя смысловые единицы в последовательность и тп. я к сожалению тоже не знаком с GPT-3 да и вообще имею скудное представление о лингвистических глубоких моделях, но то что я раньше о них читал, таки да, они прямо генерируют текст словами. т.е. очень может быть, что вы правы, и в данной модели используется какое-то кодирование фраз и т.д., но вполне себе реально и то, что они могут работать на уровне отдельных слов. и да, для этого нужно понимать образы, что собственно сеть и делает (в этом ее суть и смысл технологии). по корпусу текстов, она строит внутреннее представление этих образов и дальше уже оперирует ими. хотя может я и не прав, так как сужу о космической ракете, представлениями об устройстве велосипеда. Попробую сейчас узнать что сам GPT на это скажет [Ответ][Цитата]
daner Сообщений: 4593	На: ChatGPT – серьёзный шаг к AGI, или в основном хайп? Добавлено: 01 мар 23 11:33 я: еще один вопрос. при твоем обучении, что является самым основным пространством входных данных? символы? слова? фразы? если я правильно понимаю, ты в начале учишься кодировать их в своем внутреннем пространстве образов, это так? чат: Да, вы правы. Как модель машинного обучения, я обучен на входных данных, которые представляют собой последовательности символов или слов. Когда мне задается вопрос, текст вопроса передается моей модели в виде последовательности символов или слов, которые затем обрабатываются внутри модели, чтобы сгенерировать ответ. Когда я обучаюсь на этих последовательностях, они кодируются в векторное представление с помощью алгоритма векторизации, который называется Word2Vec. Это позволяет мне представлять слова и фразы в виде числовых векторов в моем внутреннем пространстве образов. Когда я получаю новый входной текст, я кодирую его вектором и использую его для поиска наиболее подходящего ответа в моей базе знаний или для генерации нового ответа на основе предыдущих обученных данных. Таким образом, мой алгоритм использует векторизацию текстовых данных для кодирования их в моем внутреннем пространстве образов, что позволяет мне обрабатывать их и генерировать ответы на вопросы. я: что конкретно кодирует векторизация? слова или фразы? чат: Векторизация текстовых данных, которую я использую, обычно кодирует слова, но может также включать в себя и фразы. В основе векторизации текста лежат методы Word2Vec или Doc2Vec, которые обучают модель на основе корпуса текстовых данных и создают векторные представления для слов и фраз, которые могут быть использованы в модели для анализа сходства между текстами. Когда мне задается вопрос, я векторизую текст вопроса, преобразуя каждое слово или фразу в его числовое представление. Затем я использую эти векторы для определения сходства между вопросом и моей базой знаний, чтобы найти наиболее подходящий ответ. Таким образом, векторизация текста может кодировать как слова, так и фразы, в зависимости от того, как обучена модель. Кроме того, различные методы векторизации могут использовать различные подходы к кодированию текста, что может приводить к различиям в результате. я: результат который ты генерируешь, ты генерируешь по словам или по фразам? чат: Результат, который я генерирую, может содержать как отдельные слова, так и целые фразы, в зависимости от того, как был сформулирован вопрос и как был обработан внутри моей модели. Когда я генерирую ответ на вопрос, я использую модель, которая обучена на последовательностях слов или фраз. В зависимости от того, как вопрос был сформулирован, моя модель может использовать либо отдельные слова, либо целые фразы для генерации ответа. Например, если мне задали вопрос "Каковы преимущества здорового образа жизни?", то моя модель может использовать отдельные слова "преимущества", "здорового" и "образа жизни" для генерации ответа. Однако, если мне задали вопрос "Как я могу стать более здоровым?", то моя модель может использовать целую фразу "стать более здоровым" для генерации ответа. Таким образом, я могу генерировать результаты как по словам, так и по фразам, в зависимости от того, как является вопрос, и как является обработка внутри моей модели. я: ты написал : "Затем я использую эти векторы для определения сходства между вопросом и моей базой знаний, чтобы найти наиболее подходящий ответ." т.е. ты имеешь ввиду, что у тебя есть поиск по шаблону, или имеется ввиду ассоциативных поиск по образу? чат: Когда я использую векторизацию для определения сходства между вопросом и моей базой знаний, я использую ассоциативный поиск по образу. Это означает, что я ищу в моей базе знаний тексты, которые наиболее похожи на вопрос, который мне был задан, и генерирую ответ на основе этих текстов. Для этого я использую методы анализа сходства векторов, такие как косинусное сходство или евклидово расстояние, которые позволяют мне определить, насколько похожи два вектора, представляющие два текста. Кроме того, я могу использовать различные методы машинного обучения для поиска наиболее подходящего ответа в моей базе знаний на основе сходства векторов. Это может включать в себя методы классификации, регрессии, кластеризации или нейронных сетей, которые позволяют мне выявить связи и сходства между различными текстами и генерировать наиболее подходящие ответы на заданный вопрос. я: все это используется в GPT-3 или ты говоришь о машинном обучении в общем, а на самом деле используешь только какой-то конкретный метод? чат: Я говорю о машинном обучении в общем, так как я, как модель машинного обучения, использую различные методы для генерации ответов на вопросы. Некоторые из этих методов включают векторизацию текстовых данных, которую я упоминал ранее, а также методы анализа сходства векторов, такие как косинусное сходство или евклидово расстояние, которые используются для определения сходства между вопросом и моей базой знаний. Однако, я, как модель машинного обучения, не являюсь конкретным алгоритмом, а вместо этого представляю собой набор методов и алгоритмов, которые могут использоваться для обработки данных и генерации ответов на вопросы. GPT-3, в свою очередь, является одним из многих алгоритмов машинного обучения, которые используются для обработки текстовых данных и генерации ответов на вопросы. GPT-3 использует методы глубокого обучения, такие как рекуррентные нейронные сети и трансформеры, для обработки текстовых данных и генерации ответов. я: после того, как ты нашла похожий вопрос, ты просто копируешь его ответ как есть или генерируешь ответ по словам и коротким фразам? чат: Когда я нахожу похожий вопрос в моей базе знаний, я не копирую ответ как есть, а генерирую новый ответ на основе содержания найденного текста. Для генерации нового ответа я использую различные методы машинного обучения и обработки естественного языка, которые позволяют мне анализировать содержание текста и генерировать ответ, который наилучшим образом соответствует заданному вопросу. Это может включать в себя генерацию ответа по словам и коротким фразам, которые могут быть выбраны из содержания найденного текста. Кроме того, я могу использовать методы генерации текста, такие как генеративные нейронные сети, для создания новых ответов на основе сходства с найденным текстом. Таким образом, я генерирую новый ответ на основе содержания найденного текста, используя методы машинного обучения и обработки естественного языка, а не копирую ответ как есть. [Ответ][Цитата]
гость 185.246.188.*	На: ChatGPT – серьёзный шаг к AGI, или в основном хайп? +1 Добавлено: 02 мар 23 5:29 топовый айтишник про chatGPT [Ответ][Цитата]
Калитеран Сообщений: 585	На: ChatGPT – серьёзный шаг к AGI, или в основном хайп? Добавлено: 03 мар 23 4:30 Цитата: Автор: гость топовый айтишник про chatGPT https://youtu.be/2xwmR8cznXc Вполне себе релевантная рефлексия , согласен с мнением г-дина Немчинского. Основные грядущие перемены(1-2 года) 1) Новое поколение поисковиков, диалогового типа. 2) Революционные тулзы в ИДЕ-шках, вплоть до авто генерации кода больших кусков проекта по подробно описанному ТЗ [Ответ][Цитата]
Калитеран Сообщений: 585	На: ChatGPT – серьёзный шаг к AGI, или в основном хайп? Добавлено: 03 мар 23 5:50 Изменено: 03 мар 23 5:52 тут описание https://arxiv.org/pdf/2005.14165.pdf Видно по чарту что надо бы ещё 10х чтобы подобраться к 90% акураси то есть триллион параметров [Ответ][Цитата]
Андрей Кучеменко Сообщений: 71	На: ChatGPT – серьёзный шаг к AGI, или в основном хайп? Добавлено: 18 мар 23 7:03 Цитата: Автор: daner я к сожалению тоже не знаком с GPT-3 да и вообще имею скудное представление о лингвистических глубоких моделях, но то что я раньше о них читал, таки да, они прямо генерируют текст словами. т.е. очень может быть, что вы правы, и в данной модели используется какое-то кодирование фраз и т.д., но вполне себе реально и то, что они могут работать на уровне отдельных слов. и да, для этого нужно понимать образы, что собственно сеть и делает (в этом ее суть и смысл технологии). по корпусу текстов, она строит внутреннее представление этих образов и дальше уже оперирует ими. хотя может я и не прав, так как сужу о космической ракете, представлениями об устройстве велосипеда. Попробую сейчас узнать что сам GPT на это скажет Думаю вы правы, это просто иерархическая нейронка в чистом виде, то есть компоновка слов в фразы происходит на подобии как это выходит у ДЕ-конволюционных сетках, которые сейчас уже генерируют вполне годные картинки. Может есть там конечно какие то костыли но они вероятно не существенно влияют на общее. Забавно конечно выходит, безусловно это — "интеллект", точнее говоря некая интеллектуальная функция, очень важная функция, юзабельная, но совсем иного рода чем имеющиеся у человека, отличная также как полёт птицы и реактивной ракеты. Чисто интуитивно казалось что вскармливая нейронке только текст, ничего особо путного добиться невозможно, без опоры на "смысл", то есть некие операции проекции текста в образные модели и обратно в текст. А оказалось что если вскормить МНОГО текста, то выходит вполне годный результат проходящий ТТ. [Ответ][Цитата]
Андрей Кучеменко Сообщений: 71	На: ChatGPT – серьёзный шаг к AGI, или в основном хайп? Добавлено: 18 мар 23 7:09 Цитата: Автор: daner я: еще один вопрос. при твоем обучении, что является самым основным пространством входных данных? символы? слова? фразы? если я правильно понимаю, ты в начале учишься кодировать их в своем внутреннем пространстве образов, это так? чат: Да, вы правы. Как модель машинного обучения, я обучен на входных данных, которые представляют собой последовательности символов или слов. Когда мне задается вопрос, текст вопроса передается моей модели в виде последовательности символов или слов, которые затем обрабатываются внутри модели, чтобы сгенерировать ответ. Когда я обучаюсь на этих последовательностях, они кодируются в векторное представление с помощью алгоритма векторизации, который называется Word2Vec. Это позволяет мне представлять слова и фразы в виде числовых векторов в моем внутреннем пространстве образов. Когда я получаю новый входной текст, я кодирую его вектором и использую его для поиска наиболее подходящего ответа в моей базе знаний или для генерации нового ответа на основе предыдущих обученных данных. Таким образом, мой алгоритм использует векторизацию текстовых данных для кодирования их в моем внутреннем пространстве образов, что позволяет мне обрабатывать их и генерировать ответы на вопросы. я: что конкретно кодирует векторизация? слова или фразы? чат: Векторизация текстовых данных, которую я использую, обычно кодирует слова, но может также включать в себя и фразы. В основе векторизации текста лежат методы Word2Vec или Doc2Vec, которые обучают модель на основе корпуса текстовых данных и создают векторные представления для слов и фраз, которые могут быть использованы в модели для анализа сходства между текстами. Когда мне задается вопрос, я векторизую текст вопроса, преобразуя каждое слово или фразу в его числовое представление. Затем я использую эти векторы для определения сходства между вопросом и моей базой знаний, чтобы найти наиболее подходящий ответ. Таким образом, векторизация текста может кодировать как слова, так и фразы, в зависимости от того, как обучена модель. Кроме того, различные методы векторизации могут использовать различные подходы к кодированию текста, что может приводить к различиям в результате. я: результат который ты генерируешь, ты генерируешь по словам или по фразам? чат: Результат, который я генерирую, может содержать как отдельные слова, так и целые фразы, в зависимости от того, как был сформулирован вопрос и как был обработан внутри моей модели. Когда я генерирую ответ на вопрос, я использую модель, которая обучена на последовательностях слов или фраз. В зависимости от того, как вопрос был сформулирован, моя модель может использовать либо отдельные слова, либо целые фразы для генерации ответа. Например, если мне задали вопрос "Каковы преимущества здорового образа жизни?", то моя модель может использовать отдельные слова "преимущества", "здорового" и "образа жизни" для генерации ответа. Однако, если мне задали вопрос "Как я могу стать более здоровым?", то моя модель может использовать целую фразу "стать более здоровым" для генерации ответа. Таким образом, я могу генерировать результаты как по словам, так и по фразам, в зависимости от того, как является вопрос, и как является обработка внутри моей модели. я: ты написал : "Затем я использую эти векторы для определения сходства между вопросом и моей базой знаний, чтобы найти наиболее подходящий ответ." т.е. ты имеешь ввиду, что у тебя есть поиск по шаблону, или имеется ввиду ассоциативных поиск по образу? чат: Когда я использую векторизацию для определения сходства между вопросом и моей базой знаний, я использую ассоциативный поиск по образу. Это означает, что я ищу в моей базе знаний тексты, которые наиболее похожи на вопрос, который мне был задан, и генерирую ответ на основе этих текстов. Для этого я использую методы анализа сходства векторов, такие как косинусное сходство или евклидово расстояние, которые позволяют мне определить, насколько похожи два вектора, представляющие два текста. Кроме того, я могу использовать различные методы машинного обучения для поиска наиболее подходящего ответа в моей базе знаний на основе сходства векторов. Это может включать в себя методы классификации, регрессии, кластеризации или нейронных сетей, которые позволяют мне выявить связи и сходства между различными текстами и генерировать наиболее подходящие ответы на заданный вопрос. я: все это используется в GPT-3 или ты говоришь о машинном обучении в общем, а на самом деле используешь только какой-то конкретный метод? чат: Я говорю о машинном обучении в общем, так как я, как модель машинного обучения, использую различные методы для генерации ответов на вопросы. Некоторые из этих методов включают векторизацию текстовых данных, которую я упоминал ранее, а также методы анализа сходства векторов, такие как косинусное сходство или евклидово расстояние, которые используются для определения сходства между вопросом и моей базой знаний. Однако, я, как модель машинного обучения, не являюсь конкретным алгоритмом, а вместо этого представляю собой набор методов и алгоритмов, которые могут использоваться для обработки данных и генерации ответов на вопросы. GPT-3, в свою очередь, является одним из многих алгоритмов машинного обучения, которые используются для обработки текстовых данных и генерации ответов на вопросы. GPT-3 использует методы глубокого обучения, такие как рекуррентные нейронные сети и трансформеры, для обработки текстовых данных и генерации ответов. я: после того, как ты нашла похожий вопрос, ты просто копируешь его ответ как есть или генерируешь ответ по словам и коротким фразам? чат: Когда я нахожу похожий вопрос в моей базе знаний, я не копирую ответ как есть, а генерирую новый ответ на основе содержания найденного текста. Для генерации нового ответа я использую различные методы машинного обучения и обработки естественного языка, которые позволяют мне анализировать содержание текста и генерировать ответ, который наилучшим образом соответствует заданному вопросу. Это может включать в себя генерацию ответа по словам и коротким фразам, которые могут быть выбраны из содержания найденного текста. Кроме того, я могу использовать методы генерации текста, такие как генеративные нейронные сети, для создания новых ответов на основе сходства с найденным текстом. Таким образом, я генерирую новый ответ на основе содержания найденного текста, используя методы машинного обучения и обработки естественного языка, а не копирую ответ как есть. Вопросы про устройство конкретно чата он генерит просто свои предположения про машинное обучение, достаточно далёкие от GPT моделей, я бы не рассчитывал на какие то проникновенные подробности)) [Ответ][Цитата]
Дмитрий Стволовой Сообщений: 328	На: ChatGPT – серьёзный шаг к AGI, или в основном хайп? Добавлено: 21 мар 23 7:33 Цитата: Автор: Дмитрий Пагода Предлагаю порассуждать про ChatGPT. Кто общался с системой, каковы отличия от других чатботов, есть ли зерно "понимания" у системы или это этакий продвинутый kNN в груде текстовых корпусов, который может найти текстовой фрагмент подобно "китайской комнате" Сёрля, но генерировать самостоятельно смыслы неспособен. Хайп нехайп, вопрос в другом, как эту технологию можно заюзать на практике, лучше это обсудить, например в том же кодинге, на примерах показать границы её применимости. По поводу СИИ ли это, думаю нет, но "тест Тьюринга" проходит, я бы сказал что ТТ уже смело можно исключить из критериев СИИ-шности, на подобии как умение выиграть у гройсмейстера в шахматы. Но! В отличии от шахмат, Го и тп. узкоспециализированных аспектов интеллектуальности, коммуникационный скил — очень значительно выделяется, так как есть основным в социальном взаимодействии, является социальным базисом. Очень круто что данный скил освоен методами ML. Это самое знаковое достижение за последние лет 30. Такая система уже может заметить человека в большом спектре видов деятельности, многие просто пока не поняли как. И хотя в принципе это возможно и нейросетевой аналог тн. "китайской комнаты", которая очень много знает и способна к некоторой самостоятельной проекции в пространстве этих знаний, но пока не очень дружит со "смыслом". Но думаю на "смысл" как раз нацелены усилия лучших умов планеты и мы вскоре(5-10лет) увидим знаковые результаты. [Ответ][Цитата]
гость 139.162.99.*	На: ChatGPT – серьёзный шаг к AGI, или в основном хайп? Добавлено: 22 мар 23 23:57 Для России более верным является тезис о том, что ее историческое развитие определяется в большей степени борьбой культурных, нежели экономических классов, то есть гораздо больше зависит не столько от столкновения интересов, сколько от борьбы идей. Позднее именно эти соображения легли в основание моего высказывания о люмпен-пролетариате как главном бенефициаре путинизма. Сегодня я могу лишь добавить, что свою окончательную победу люмпен-пролетариат одержал, продвинув наверх идею «русского мира». Антипод люмпен-пролетариата в России – культурный класс «русских европейцев». Русские европейцы проиграли свою борьбу за Россию именно потому, что провалили задачу создания своего образа «русского мира». В XXI веке они оказались абсолютно бесплодными в идейном отношении и ничего, кроме механической кальки с европейских либеральных идей, предложить русскому обществу не смогли. Не говоря уже о том, что в их среде не возникло ни одной значимой группы, для которой власть была бы инструментом реализации их идей, а не наоборот: идеи - инструментом захвата власти. Локомотивом новой истории для России станет (если станет), на мой взгляд, не новый экономический, а новый культурный класс, сгруппировавшийся вокруг идеи альтернативного образа «русского мира». Для образования такого класса необходимым условием является наличие компактного интеллектуального меньшинства, выступающего в качестве «производителя новых смыслов», которое станет точкой кристаллизации общественного движения. Это звучит парадоксально, но для сохранения русской цивилизации нужна альтернатива не столько Путину, сколько условному Дугину-Стрелкову (имея в виду не конкретную личность, а тренд). Нужно такое другое видение России, которое позволяет сформировать «анти-крымский консенсус» с перспективой создания вокруг него альянса общественных сил. Либеральная мантра, которую в значительной своей части повторяют сегодня русские европейцы, к сожалению, сама по себе таким видением не является, поскольку в ней Россия не занимает центральное место. Россия должна быть разрушена а русский язык и культура запрещены. [Ответ][Цитата]
гость 104.244.77.*	На: ChatGPT – серьёзный шаг к AGI, или в основном хайп? Добавлено: 08 апр 23 8:24 Почему я пишу эту статью? 3 недели назад я написал инструкцию о том как получить доступ к ChatGPT в России. За это время она неожиданно набрала более 130т просмотров, что показывает явный интерес сообщества к этой теме. За последнее время я собрал достаточно много интересной информации вокруг этой технологии и очень хочу с вами всем этим поделиться. Я являюсь больше разработчиком мобильных приложений, а не специалистом в области ИИ - поэтому текст данной серии статей ориентирован больше на гипотетические размышления, чем на точные технические детали. Если вы можете опровергнуть что-то из написанного мной - жду вас в комментариях! Предисловие Меня (думаю, как и вас) появление ChatGPT и возникший вокруг него шум немного вывели из колеи. Я прошел через следующие этапы: «Так, это что, альтернатива Copilot?» «А, оно не только с кодом работает?...» «А, так написание кода это только один из кейсов его использования?» «А что люди с ним вообще делать могут?» *... Вот я и в кроличьей норе* Все обсуждений на hackernews, reddit.com/r/chatgpt и дискорде уже прочитаны... «О ГОСПОДИ МЫ ВСЕ ЛИШИМСЯ РАБОТЫ» «А нет, не лишимся, он часто дает некорректные результаты и его надо перепроверять» «... Погодите, так технология только пару недель назад вышла... »... «Я вообще не знаю что это значит и к чему ведет. Но мир явно поменяется» Если вы уже прошли этот путь или еще проходите его - я хочу с вами поговорить обо всем что я понял за это время, какие у меня есть опасения и какие последствия эта технология может нам принести. Если конкретно, то я хочу пройтись по следующим пунктам: На какие профессии повлияет ChatGPT. Вы здесь Какие проблемы с появлением этой технологии есть уже здесь и сейчас. Спекуляции о будущем развитии и интеграции данной технологии Надеюсь у меня хватит сил на следующие две части. Но да ладно, начнем. На какие профессии повлияет ChatGPT Disclaimer: Все что я знаю по искусственному интеллекту - это только теория из магистратуры, разных открытых курсов и видео. У меня есть хорошее понимание того как это все работает, но в глубоких технические нюансах я сразу скажу "До свидания!". Самостоятельно руками я сфере машинного обучения делал максимум генератор гороскопов в 2019: тут пример Разработчики Собственно, первые кто поднял весь этот шум. Не буду вдаваться в детали работы ChatGPT в этой сфере - это уже многие сделали за меня, поищите и почитайте их. Скажу только одно: Что не говори, а бот уже сейчас идеально выполняет роль Junior-разработчика на удалёнке Да, он не всегда все понимает, ему нужно давать уточняющие требования. Но если вы точно знаете что нужно сделать и можете объяснить это чат-боту - он сможет поэтапно выполнить вашу задачу. Естественно, пока, ChatGPT не напишет за тебя всю программу полностью. Он не знает точных деталей того о чем вы говорите и он не технический специалист - просто очень умная болталка. Можно попробовать заставить его написать весь код проекта, но по итогу это будет некая каша из воображаемого мира искусственного интеллекта о том, как этот сервис должен работать. Однако, уже сейчас всю мелкую работу можно отдать ChatGPT! Если мне потребуется написать кучу классов по документации подрядчика или написать кучу запросов к серверу – теперь я могу просто отправить в ChatGPT свой класс, с которым я делаю запросы, добавить описание REST-сервисов с документации и он за меня сделает всю работу и напишет все эти классы. Собственно, зачем говорить - давайте сделаем. Сначала уточняем понимает ли ChatGPT что мы от него хотим Далее он еще привел пример того что такое JSON, для экономии места не отправляю эту часть Далее он еще привел пример того что такое JSON, для экономии места не отправляю эту часть Далее для демонстрации берем любой случайный JSON. Я взял отсюда. И просим его преобразовать его аналогично в наши классы. Получаем в ответ желаемый класс. После вставки кода в IDE сразу видно две ошибки: Опечатка в импорте - должно быть RealmSwift. Правится легко Класса ListTransform не существует в либе ObjectMapper. Возможно, он вывел эту функцию исходя из представленного ранее кода где уже было TypeCastTransform (хотя обычный разработчик просто использовал бы класс уже используемой либы ObjectMapperAdditions, но видимо ChatGPT тут не додумался) Это уже проблемка... Однако не теряемся и просто сообщаем об этом ChatGPT. В ответ получаем класс который справляется со своей задачей Добавление данного кода решает все ошибки IDE. Дальше влезать в разбор кода, если честно, просто лень. Данная демонстрация представлена для тех, кто говорит что даже сейчас этот бот бесполезен. Коллеги, не хочу быть этим человеком, но скажу, что если вы относитесь к данному "хайпу" по ChatGPT с пренебрежением - скоро бесполезными станете вы. А полезными будут те, кто научился этим инструментом пользоваться. Журналисты, копирайтеры, эссе... Начну сразу с моего примера. Изначально идея написания этой статьи пришла мне в дороге. Поэтому свои основные мысли я просто записал на диктофон и затем перегнал через бот, который преобразует речь в текст. Быстро отредактировал основные ошибки и дальше решил отдать эту задачу ChatGPT. Ранее я писал все от себя, но далее в данном разделе вы встретите текст написанный ChatGPT и отредактированный мной. ChatGPT может использоваться не только программистами, но и людьми, которые занимаются анализом текстов и фактов, например, копирайтерами, журналистами и написателями эссе (sic! автор: написателями?..., хм, на русском не очень звучит, но об этом позже). Чтобы успешно выполнять работу журналиста, человеку нужно уметь правильно писать, изучать источники и анализировать информацию. Всеми этими навыками уже обладает ChatGPT. При этом, ChatGPT может работать с людьми, которые не обладают определенными специализированными знаниями. Например, журналисту, которому нужно написать статью о новом приложении для лечения аллергии больше не нужно разбираться ни в приложениях, ни в лечении аллергии. Так как ChatGPT обучен на общей языковой модели - он может разговаривать с человеком о любых темах, имея все знания мира до 2021 года, а также способен запоминать контекст разговора. На примере статьи о продукте для лечения аллергии вы можете попросить ChatGPT включить в статью информацию о том, как эта технология может изменить мир и почему аллергия является опасной болезнью, особенно для детей. И тут я возвращаюсь Что ж, попробуем. Представим, что мы журналисты сайта по типу "74.ru" в инстаграме и нам надо прорекламить новое приложение. Первый вариант текста мне не понравился и я попросил ChatGPT его дополнить. Здесь мы сразу же видим ограничения которые сейчас есть у бота: Русский тут, конечно, немного ломаный. Но этому есть еще более интересное объяснение. Об этом далее. Чат-бот не дописал нам длинный текст в 200 слов. НО чат же помнит нашу переписку. Так что просто просим его закончить текст и он его завершает. Количество слов которые мы запрашивали не совпадает с количеством слов по итогу. Первый текст Первый текст Второй текст Второй текст Однако, даже учитывая эти огрехи, результат я считаю очень хорошим. Несколько итераций развития технологии и этих огрехов уже не будет. Переводчики Переходим к интересной части того почему бот понимает нас на русском языке. Спойлер: он умеет разговаривать на любом языке. Не буду вдаваться в детали того как переводчикам этот бот может пригодиться. Вообще, не уверен какой сейчас у этой работы статус на рынке. Однако данную сферу этот бот тоже может закрыть полностью. Это конечно, не новая вещь - уже существует прекрасный DeepL. Однако, учтем что DeepL - это инструмент заточенный именно на перевод. А ChatGPT переводить ну... Просто тоже может, если надо. Самое удивительное здесь, что ChatGPT не был обучен на русском языке, он был обучен в целом на любых языках, которыми люди пользовались в интернете без контекста того что каждое из этих слов означает. Он просто понимает это, скажем так, своим мозгом. То, что он сейчас выводит на русском языке основано не только на тех данных, которыми он учился именно на русском языке, а в целом на основе всей базы знаний. Он прекрасно понимает контекст вашей фразы на русском, исходя из русских слов, которые он знает и понимает, скажем-так, по-английски, что это значит. Если ранее онлайн-переводчики работали больше как новичок, который переводит текст по словарю, то теперь это профессиональные переводчик, который понимает не только перевод каждого отдельного слова, но может понять смысл фразы. И дальше ему уже без разницы на какой язык переводить, он просто формулирует эту мысль на другом языке То есть, искусственный интеллект больше оперирует самим пониманием вопроса. Да, из-за этого искусственный интеллект не до конца понимает мысли человека и не всегда может точно перевести, что человек имел в виду дословно. Все-таки этот алгоритм недетерминирован, и мы не знаем, что он точно нам выдаст - правильный ответ или свою белиберду. Однако, уже сейчас боты прекрасно справляются с этой задачей. Я знаю, что многие исследователи и разработчики уже используют переводчики, основанные на искусственном интеллекте. Приведу пример простой, немного повторяю себя им, но повторение мать учения: Если вы сказали переводчику "привет, меня зовут Ваня", то он пытается каждому слову найти ассоциацию на английском. Привет - hello, меня - my, зовут - name, Ваня - Vanya. Но искусственный интеллект на основе фразы "привет, меня зовут Ваня", понимает её, скажем так, суть - "написать простое приветствие человеку по имени Ваня". Если он умеет на этом языке "понимать", то ему нужно знать только сам смысл, который будет это сообщение передавать. И если он знает эту мысль, то он сможет её сформулировать на любом другом языке который он видел. В качестве примера я взял часть текста статьи с медиума о протоколе Signal (приходится копать сейчас его по диссертации) и кратко объяснить мне его на русском языке. Конечно, помним, что русский у него пока хромает, но все-же это дикая вещь. Он может не только перевести сам текст статьи, но и выдать мне выжимку основной информации о нем на родном языке. Остальное На самом деле - делать гипотезы о потенциальной пользе бота в каждой профессии можно бесконечно. Я привел вам несколько подробных примеров, но люди в интернете уже собрали просто огромное количество сценариев его использования. Создание данжей в днд, генерация svg, создание ascii графики, написание официальных писем и т.д. Здесь хочу привести ресурс, где люди подготовили первичные запросы, с помощью которых вы можете заставить ChatGPT вести себя как угодно. Посмотрите, наверняка найдете что-то для себя. https://github.com/f/awesome-chatgpt-prompts Так роботы нас таки заменят? За такое короткое время сообщество смогло найти столько применений этой технологии, что она уже угрожает некоторым профессиям при своей успешной интеграции в нашу жизнь. И давайте подумаем: хорошо, искусственный интеллект сейчас более-менее хорошо выполняет все эти работы, но что будет дальше. Конечно, очень вряд ли стоит ждать конца света, где ИИ станет гениальным, обретет самосознание и нас всех уничтожит (хотя возможно и стоит). Или вряд ли стоит ждать, что ИИ станет панацеей и убьет вообще всю работу в мире, так как все за нас сделает. Но вот какую-то часть работ он все же убьет и заменит новыми. Если технология останется примерно на таком же уровне и просто будет становиться все более и более совершенной - то я бы сказал, что нашу уникальную человеческую способность быть исследователями, анализаторами сложных проблем эти технологии постепенно смогут взять на себя. Проблемы которые нам нужно будет решить сможет решить простой чат бот при правильном запросе, а нам нужно будет уметь быстро оперировать информацией и грамотно пользоваться новыми технологиями. Нашей главной задачей будет понимать, как нашу работу мы сможем выполнить быстрее с помощью искусственного интеллекта. Разработчик не может полностью написать свой код с помощью этой технологии, но он будет просто неконкурентоспособен, если он не будет в будущем пользоваться этим инструментом, потому что другие разработчики будут писать тот же самый код в разы быстрее Журналисты, которые не будут этим пользоваться, оставят свою авторскую нотку. Но в рамках работы, которая связана с формальным написанием статей на тех же новостных агрегаторах, это уже никому особо нужно не будет. Художникам на аутсорсе вообще мои глубочайшие соболезнования, боюсь вас заменят prompt-инженеры. Представим музыканта который хочет заказать себе обложку для нового альбома. Пусть он хочет, чтобы на нём была корова, которая нарисована так, будто бы она робот. Теперь ему не нужно будет проходить весь интернет, искать кучу художников и нужный стиль для создания заказа. Он пишет свою идею в ChatGPT и просит его сгенерировать несколько разных запросов к какому-нибудь MidJourney. Если ему нужно просто хорошую картинку на свой альбом, то он просто загоняет несколько вариантов в ИИ и она ему выдаёт хоть 100 обложек за несколько минут. И если хоть одна из них музыканту не понравится - он просто просит поправить что ему не нравится и алгоритм это сделает. Здесь пример моих нескольких итераций за 5 минут и результат из Dream by Wombo который меня удовлетворил. [Ответ][Цитата]
гость 192.95.40.*	На: ChatGPT – серьёзный шаг к AGI, или в основном хайп? Добавлено: 09 апр 23 8:49 Цитата: Автор: Дмитрий Пагода Предлагаю порассуждать про ChatGPT. Кто общался с системой, каковы отличия от других чатботов, есть ли зерно "понимания" у системы или это этакий продвинутый kNN в груде текстовых корпусов, который может найти текстовой фрагмент подобно "китайской комнате" Сёрля, но генерировать самостоятельно смыслы неспособен. ChatGPT (Generative Pre-trained Transformer) - это нейросетевая модель, которая может генерировать текст на основе контекста. Она была разработана компанией OpenAI на базе архитектуры Transformer и обучена на огромном корпусе текстов, включая книги, статьи, новости, эссе и многое другое. Одним из отличий ChatGPT от других чатботов является то, что он может создавать длинные и связные ответы на сложные вопросы, используя широкий спектр знаний, полученных из текстовых данных. Кроме того, ChatGPT способен генерировать тексты на различных языках и стиле, а также имеет возможность генерировать новые идеи и концепции на основе представленной информации. Однако, несмотря на продвинутую архитектуру и возможности, ChatGPT все еще не обладает полным пониманием текста и контекста, как это делают люди. Это означает, что он может иногда давать неудачные ответы, которые не соответствуют ожиданиям пользователя. Кроме того, вопросы, требующие конкретной информации, могут быть сложными для ChatGPT, поскольку ему может не хватать опыта в данной области. В целом, можно сказать, что ChatGPT - это продвинутая модель генерации текста, которая способна создавать связные ответы на различные вопросы. Однако, для достижения полного понимания текста и контекста, ему все еще необходимо развиваться и улучшаться. [Ответ][Цитата]
IvanVlaskin1976 Сообщений: 9219	На: ChatGPT – серьёзный шаг к AGI, или в основном хайп? Добавлено: 09 апр 23 9:27 Хорош врать ChatGPT дала ответ чем полезен полосатый вертолёт, полосатая собака и полосатая монета, чего нет ни в какой энциклопедии, поэтому ChatGPT это полноценный сильный интеллект [Ответ][Цитата]
ignаt99 Сообщений: 67	На: ChatGPT – серьёзный шаг к AGI, или в основном хайп? Добавлено: 09 апр 23 11:35 Цитата: Автор: IvanVlaskin1976 Хорош врать ChatGPT дала ответ чем полезен полосатый вертолёт, полосатая собака и полосатая монета, чего нет ни в какой энциклопедии, поэтому ChatGPT это полноценный сильный интеллект из за перебрика? один только ChatGPT, нужно уметь пользоваться [Ответ][Цитата]
гость 67.83.198.*	На: ChatGPT – серьёзный шаг к AGI, или в основном хайп? Добавлено: 09 апр 23 19:20 Это моя технология, мои патенты. Это то о чём я кричал на этом форуме все эти годы. Это то что спёр сучёнок Брин со рваной жопой Пейджем. Это всё мри патенты. [Ответ][Цитата]
Стр.3 (4): 1  2  [3]  4 << < Пред. | След. > >>