Привет! Созрел канал о нейросетях. Регулярно стал ловить себя на том, что одни и те же ссылки / посты / мысли кидаю в разные лички / чаты, коих расплодилось. Теперь соберу их в одном месте для широкого круга, оснащу тегами и вообще расскажу о любви к/от AI 😊

Начну с банальной мысли, но от того не менее влиятельной. Нейросети любят, когда их кормят примерами, а вовсе не односложными указаниями, брошенными на бегу. Человеки тоже такое любят)
Нейросети — это по своей природе статистические конструкты, и поэтому они любят обращения к статистически значимым словам / тэгам / ролевым моделям / примерам (а не к маргинальным внутрякам, зато субкультурные феномены могут отлично влиять в нужном направлении). А еще чтобы количество примеров тоже стремилось к статистически значимым величинам (больше трех 😆).

Недавно на мастер-классе для учителей приводил простой и действенный промт для ChatGPT:
Глюкоза - органика
Кварц - неорганика
Соляная кислота - неорганика
Бензин - ?

Такой промт задает базовый классификатор химических веществ на органические и неорганические. Он будет действовать пока не выпадет из контекста ChatGPT. Для учителей это возможность создать учебного чатбота, который тестирует учеников на знание базовой классификации. А для специалистов, например, быстро протегировать информацию или добавить новый столбец к таблице с данными.

Логика "мыслить при взаимодействии с нейросетями статистически" достаточно универсальна. При генерации картинок несколько тэгов, которые со-направлены вашей задумке, лучше одного (за исключением случаев, когда вы хотите получить деликатный эффект, не на все 100%). Трудности с prompting часто связаны с недостаточным пониманием статистической значимости тех или иных слов.

Есть прекрасный пример от уже легендарного Xрист из сообщества Stable Diffusion (автор моделей Deliberate и Reliberate для SD 1.5) про различие слов "pyjama" и "pajama" в генерации картинок. "Pajama" — это американское написание слова "пижама", в остальном англоязычном мире используют "pyjama", поэтому "pajama" с визуальной точке зрения апеллирует к американской моде среди пижам. Вы возможно удивитесь, но американцы носят иные пижамы, чем британцы (более шелковистые и глянцевые на вид).

Собираюсь здесь постить интересности из личного опыта или подсмотренное у других AI-энтузиастов, а также достойные репосты. Оставляйте в комментах пожелания и делитесь ссылкой на канал с друзьями. Надеюсь вас регулярно удивлять 😉

P.s. AI love you

#chatgpt #sd #experience

Самая модная нейросеть в моменте (в минувший уикенд, сразу после релиза) — HeyGen. Она переводит видео на 8 языков (с близким тембром к исходному голосу) и перерисовывает движение губ под новое произношение. По сути, три известные нейросети (языковой перевод, клонирование+синтез голоса и lips sync) под одним капотом. HeyGen попадал ко мне в закладки еще в июне, но теперь пробил массовость за счет открытия доступа для всех, виральности переводимых видео-мемов и уникальной комбинации нейросетей под капотом. Все чаще именно видео-нейросети собирают куш внимания, до этого — Pika и Runway Gen-2.

P.s. из ограничений HeyGen не сможет воспроизвести эмоциональный накал драматических сцен в кино.

#video #translation #speech #lips_sync #релиз

Вчера повстречал пять постов из других телеграм-каналов, которыми бы с удовольствием поделился с вами. Среди них: гайд про диффузионные графические модели, подборка для студентов / учащихся и релиз новой функции у тех самых Pika и Runway Gen-2 из предыдущего поста. Но так нельзя и даже вредно.

Сюжет про AI давно превратился в сериал, за которым следят не участвуя. Дорастет ли AI нравственно до AGI? Будет ли большой человеческий босс побежден в конце сериала? Кого из главных героях сценаристы первыми обанкротят? В США лишь 18% (24% из тех, кто слышал про ChatGPT) — хотя бы раз им пользовались (ChatGPT — 22-й web-сайт по траффику в мире в августе), 16% (из слышавших) — используют для работы, 27% (из слышавших и работающих) — считают, что в течение 20 лет на их работу чатботы никак не повлияют.

Многие при первом контакте помещают нейросети в разряд игрушек, они становятся похожи на корпоративных маскотов: позволяют прикоснуться к миру больших денег и передовых достижений, и не более. Опросы стабильно фиксируют высокий уровень скепсиса по отношению к AI. Интересно, было ли столько скепсиса в момент рождения соцсетей и смартфонов? Наверное, нет, потому что их необязательно было (и будет) использовать в работе. AI в этом смысле ближе к Excel (вы видели первую рекламу Excel? 😅)

Обратная сторона нейросетей как игрушек — они приносят радость :) даже в работе) бОльшую радость, чем чтение про AI в СМИ. Я бы избегал материалов и разговоров (кроме гайдов) даже про "игру престолов", пока не попробовал ее в действии. Следуй за белым гайдом) Один из лучших, за кем приятно повторять в базовых нейросетях — австриец The AI Advantage.

Когда-нибудь (на самом деле уже) AI-роботы тоже будут обучаться на Youtube-гайдах.

#poll #recommend #media

Из всех видов искусств у AI большие трудности с инфографикой. Казалось бы. Кто пробовал — получается стыдно. Но я не собираюсь плеваться, а покажу вам траекторию, по которой к нам может приходить хороший AI.

Стартап Attention Insight не позволяет создавать инфографику, но дает оценку любого UI (attention map) — куда в первую очередь обращено внимание пользователей, а что остается в слепой зоне. В основу методики легло исследование MIT. Генерация инфографики оказалась столь сложной задачей, потому что компьютер не понимает, как спрягать картинку и текст в одном фрейме. Путь к пониманию начинается с диагностики, и если у Attention Insight все получится, то мы увидим "умную" верстку UI (в том числе инфографики) — то, чего сейчас достигают А/В тестированием на реальном траффике.

#uiux #not_yet

Если попросить меня назвать одну вещь, которая вызывает любовь к ChatGPT, то я назову низкий барьер входа в задачу, где слабо компетентен.

Как это работало раньше? Разбираюсь в новой области: беру фундаментальный материал (Википедию / онлайн-курс / консультанта), складываю общую осведомленность (терминологию / древо знаний). Потом углубляюсь, тоже загружаю в голову n-ый объем информации, чтобы кое-что встало на свои места. Помню, пытался так разобраться: что такое аллергия? Это требует усердия и не-короткой воли.

Как это работает с ChatGPT? Начинаю с другого конца: формулирую задачу как будто на моем пути нет преград (собственно я еще просто не знаю о них 😆). Например: хочу построить регрессионную модель для скоринга автокредитов, напиши код для Python (четыре года назад строил последнюю серьезную регрессию и никогда в Python). После нескольких итераций проб и ошибок получаю результат на картинке. Он работает (хоть и неведомо как), аналитических способностей хватает, чтобы проинтерпретировать результат.

Для услуги, которую предоставляет ChatGPT, придумали имя "Intellegence as a Service" (IaaS). По-русски можно перефразировать как "облачный интеллект", в котором уже хранится n-ый объем необходимой информации, а доступ по API — 0.2₽ за ответ. Если вам не нужен чужой интеллект, то ChatGPT, конечно, бесполезен.

#chatgpt #coding #data

Сегодня про соревнование эфемерных и кожаных мешков в написании промтов для LLM (не только GPT)

#LLM #prompting #benchmark #text

Люди: изобрели промт «думай пошагово», улучшили производительность LLM, горды собой

LLM: придумал для себя промт «глубоко вдохни и подумай», улучшил производительность еще сильнее, забыл сообщить об этом кожаным

В данной таблице приведены примеры промтов, которые LLM делают сами для себя и их сравнительная эффективность.