начинаем через ~20 минут!

Новое видео: Открытые LLM сетки и их обучение

Рассматриваем инструменты для работы с открытыми и бесплатными LLM и сами модели. Разбираемся в способах дообучения и затачивания моделей под ваши нужды. Обсудили как работает и зачем нужен портал Huggingface, посмотрели с практической стороны на модели Llama, BLOOM, Vicuna, Falcon, Open-Assistant. Поговорили о методах обучения моделей, таких как LoRA, RLHF, Soft prompting, fine-tuning.

Записаться на мероприятия и вступить в сообщество: http://codex.town

Ссылка на презентацию: https://docs.google.com/presentation/d/1JO1uLqMnYUS7orTLQQh8LH2_aKnnmeG_/edit?usp=sharing&ouid=111260393669728804774&rtpof=true&sd=true

В эту пятницу — вторая часть про открытые модели и дообучение!

​Присоединяйтесь к нам на увлекательный вебинар в рамках проекта Codex.town, где мы подробно рассмотрим передовые техники и методы обучения и файнтьюнинга открытых языковых моделей (LLM). Этот вебинар идеален для исследователей, разработчиков и всех, кто интересуется искусственным интеллектом и машинным обучением.

​В программе:

​Техника LoRA (Low Rank Adaptation):

​Подробный анализ метода

​Применение в различных сценариях

​RLHF (Reinforcement Learning with Human Feedback):

​Основы и принципы работы

​Стратегии взаимодействия с человеческой обратной связью

​Практические Примеры и Случаи Использования:

​Демонстрация на живых примерах

​Советы по внедрению в реальные проекты

​Работа над Собственным Проектом:

​Создание fine-tuned нейронной сети на ваших собственных данных

​Возможность задать вопросы и получить консультацию от экспертов

​Спикер: https://twitter.com/mikefluff

Регистрация: https://lu.ma/codextown

P.S. К сожалению, функция автоматических приглашений через почту теперь не работает, потому что кто-то сначала зарегистрировался, а потом отметил все письма о регистрации как спам, что съело все наши кредиты.

Друзья, не забывайте регистрировать на завтрашний вебинар про обучение и дообучение LLM-моделей. Консультанты вам ту же информацию будут продавать по $5к ;)

https://lu.ma/codextown

Mike Fluff о дообучении open-source LLM — уже через 30 минут!

Llama 2 при грамотном файнтьюнинге обгоняет GPT-4 почти по всем задачам, а специализированные бесплатные и открытые дообученные модели имеют более высокую производительность в узких задачах, таких как медицина, поддержка, продажи, финансы, юриспруденция. Ничего из этого не отменяет важность базовой модели и промтинга, но именно fine tuning является основным конкретным преимуществом для создания промышленных решений.

О том как это делать, бесплатно и даже без необходимости программировать, мы поговорили на последнем воркшопе Codex Town. Смотрите запись по ссылке ниже. Ни один платный курс по GPT и генеративному ИИ про такое не рассказывает.

Регистрируйтесь на следующий вебинар и оставляйте донат (криптой — тут), если вы получили ценность от вебинара. Это даст возможность продолжать делать открытые лекции и развивать проект.

В эту пятницу мы проведем вебинар по использованию Langchain и созданию автономных агентов для решения бизнес-задач подписчиков.

- Как работает использование собственных данных любых объемов для создания автономных агентов?
- Пример использования собственных данных
- Как загружать и получать данные агенту?
- Типы цепочек в langchain
- Типы поиска по векторым данным
- Переформулирование загруженных данных
- Классификация данных
- (если успеем) Evaluation текстовых ответов, формальная проверка ответов против заранее подготовленного тестового сета для минимизации неточностей

Для вебинара полезно знать базовый Python, но не обязательно. Ведущий: @KottAlex

Регистрация: https://lu.ma/codextown (из РФ — VPN)

Сегодня тестировал еще два сценария для своего бота:

1. AI-random coffee. Вы можете рассказать боту о себе и о тех, с кем вам интересно познакомиться. GPT проанализирует ваш профиль и подберет кандидатов с кем познакомиться на основе общих тем и интересов. Полностью автоматизировано и сделано без кода через zapier (пока не выкладываю, потому что жаба душит платную подписку покупать)

2. Бот-радио. Вы выбираете любой пост из канала, выбираете язык и он присылает вам голосовое сообщение с озвученным и переведенным на нужном вам языке постом из канала. Сделал через Make, GPT, 11Labs. Опубликую, как только научу API стабильно работать.

В обоих случаях ни строчки кода.

А пока — записывайтесь на завтрашний вебинар про автономных агентов: https://lu.ma/codextown

Уже сегодня!

Новое видео!

В данном видео мы углубимся в тему работы агентов с локальными базами знаний, такими как внутренние регламенты, инструкции и переписки с клиентами. Обсудим применение данных технологий в бизнесе, в частности, в сфере поддержки и консультаций. Рассмотрим основы, узнаем, как преобразовать документы и находить в них ответы, а также изучим кейс одного из подписчиков. Основное внимание уделяется векторному эмбедингу и ретриверам, позволяя извлекать смысловые фрагменты текста даже при отсутствии лингвистической близости.

Уже на YouTube!

Сегодня (4pm London, 6pm Moscow) проведу вебинар про создание AI агентов и ботов без кода.

- мы посмотрим десятки инструментов для разработки AI ботов

- я расскажу о ~10 кейсах использования, которые имеют смысл и относительно несложно реализовать

- покажу как я сделал своих ботов: один отвечает за меня и хранит мои знания, другой помогает выделить эмоции из текста или голоса, третий делает прогрев и предпродажу товаров

- покажу как можно реализовать ИИ-агента/бота для своего бизнеса

- расскажу как можно зарабатывать, делая ботов для других компаний, помогая им автоматизировать и персонализировать продажи, поддержку, коммуникации, HR и другие процессы

Регистрация тут: https://lu.ma/codextown

Давайте сделаем ботов вместе!

В эту пятницу я проведу второй воркшоп по созданию no-code ИИ агентов и ботов. В прошлый раз мы обсудили все доступные для этого инструменты и посмотрели как сделать простого бота для продаж или ответов на вопросы (запись доступна тут). На этой неделе я покажу как пользоваться более сложными инструментами и как связывать между собой несколько no-code платформ (каждая из которых имеет какой-то ИИ функционал).

Вопрос в зал: какого именно бота вы хотели бы рассмотреть в ходе вебинара? Если продажи, то чего (b2b, b2c, софт, физические товары)? Если обучение сотрудников, то чему? Если управление сообществом, то с какой целью? В зависимости от ответов, сделаю программу вебинара. Вы сможете скопировать или скачать результат воркшопа себе.

Регистрация на вебинар, как всегда: https://lu.ma/codextown

Я сделал ИИ-игру и агента-ведущего телеграм канала. Завтра на вебинаре буду рассказывать как именно это сделано (no-code, GPT, Claude, телеграм боты), но вы можете поиграть уже сегодня!

1 — Игра "RPG Founder", в которой вам предстоит создать стартап, попасть в акслератор, привлечь деньги, создать продукт и построить юникорн. Сюжет полностью генерируется ИИ. Первый уровень тут: @StartupDegenBot

2 — Агент-журналист, который находит интересные темы, материал, делает фактчекинг и пишет посты в канал. Все посты придуманы, написаны и опубликованы ИИ-журналистом. Есть еще отдельный тг-бот, который управляет агентом. Читать канал можно тут: @brainmast

На каждого бота у меня ушло в пределах 2 часов. Конечно, можно много чего улучшать, но задача была сделать максимально быстрый proof of concept, который может повторить любой человек без каких-то специфических знаний. Завтра расскажу как именно.

Регистрация тут: https://lu.ma/codextown

Начинаем меньше чем через 30 минут!

Через несколько часов начнётся вебинар с Майком на тему генерации ИИ-графики с помощью диффузионных моделей типа SD, SDXL, ControlNet, Comfy и других.

А еще сегодня выложу видео про то как делать мощного продажного бота без кода и бесплатно. Видео будет в Boosty.

Регистрация на вебинар: https://lu.ma/codextown

Новое видео! Прикрепляю запись пятничного вебинара, где мы разобрали модели, которые умеют генерировать графический или видеоконтент на основе текстового ввода.

Мы посмотрели популярные диффузионные модели, такие как DALL-E, Stable Diffusion, Imagen. Разобрали принцип работы диффузионных моделей: латентное пространство, ньюансы обучения таких моделей, процесс генерации, производительность.

Так же копнули в инструменты для работы с диффузионными моделями, таких как Automatic1111 и DreamStudio. Так же на практике посмотрели как улучшить качество генерации используя ComfyUI и ControlNet.

Ну и наконец поговорили о перспективах применения диффузионных моделей — для сжатия и передачи медиаконтента, генерации видео по тексту и создания виртуальных персонажей и сред.

Смотреть запись: https://youtu.be/s5ogV5Z2dIU (презентация в описании)

Подписаться на Boosty и получить доступ к закрытым вебинарам: https://boosty.to/codextown

Сделать ИИ-агент с долгосрочной памятью, без программирования? Легко!

В эту пятницу на очередном (12-ом) вебинаре я покажу вам как сделать ИИ-приложение, которое умеет записывать новые знания в долгосрочную память и отвечать пользователю на основе именно этих знаний. Я покажу как делать это без единой строчки кода и таким образом, что ваш босс/клиент/жена/кот смогут в дальнейшем менять, адаптировать и улучшать приложения без каких-либо технических навыков.

Вам хотелось чтобы ChatGPT давал более конкретные ответы и ссылался бы на источник? Чтобы бот отвечал именно так, как вы его заранее "обучили"? Чтобы для сотрудника технической поддержки выдавалась сразу цитата из документации? Чтобы маркетинговые тексты аккуратно и точно показывали хар-ки продукта? Чтобы ваш личный ассистент отвечал по вашей собственной базе знаний, а не придумывал от себя?

Я покажу как это сделать используя исключительно публично и бесплатно доступные инструменты. Так же расскажу как использовать всю мощь LangChain через no-code платформы и как бесплатно эти платформы захостить. (Грубо говоря, как за $5-7/мес получить функционал, который StackAI продает за $900/мес)

Почти все практические юзкейсы генеративного ИИ включают в себя тот или иной способ дообучения, тьюнинга и чейнинга (соединения одной или нескольких LLM в сеть агентов, которые образуют мыслительный процесс). И подход, про который я расскажу в пятницу является самым простым, удобным даже для нетехнарей способом это сделать.

Вебинар доступен для подписчиков Boosty (любого уровня) или для тех, кто зарегистрировался в Luma. Исходный код, инструкция и запись воркшопа пришлю всем кто зарегистрирован или подписался в бусти. Начало в 4pm London / 6pm Moscow / 11am NY.

Сегодня (3pm UTC) вебинар-воркшоп про создание цепочек ИИ-агентов для работы с долговременной памятью и саморефлексии ботов. Все это с помощью no-code.

Воркшоп и его запись будут доступны для подписчиков Boosty или для тех, кто зарегистрировался в Luma. Исходный код, инструкция и запись воркшопа пришлю всем кто зарегистрирован или подписался в Boosty. Начало в 4pm London / 6pm Moscow / 11am NY.

В эту пятницу говорим о том как делать ботов и агентов, работающих на основе ваших данных для реального промышленного / бизнес применения.

Часто у наивной реализации бота с базой знаний или загруженными документами есть ряд недостатков:

- бот не отвечает на вопрос, хоть ответ и есть в базе знаний
- бот путается или отвечает невпопад
- агент находит неверный ответ
- данные устаревают
- ответ занимает слишком много времени
- ответ неправильно отформатирован.

На этом вебинаре мы рассмотрим стратегии и примеры решения подобных проблем:

1. Какие кейсы бывают для RAG (ответа по данным компании или пользователя)?
2. Как работает “наивная” реализация и какие у нее есть проблема
3. Как добиться более качественных ответов через структурирование данных
4. Как правильно делать оценку (evaluation) ответов
5. Как фильтровать данные
6. Какие стратегии лучше работают для каких типов данных?
7. Какие инструменты и продукты существуют для решения бизнес-задач?

Регистрация: https://lu.ma/codextown
Для подписчиков Boosty ссылка на участие и запись мероприятия будет прямо на странице Boosty.

Через два часа начнётся вебинар про то как делать enterprise-ready (корпоративных, бизнесовых) ИИ агентов с вашими данными. Будет много про кейсы использования, архитектуру и конкретные лайфхаки реализации. Регистрация в луме — https://lu.ma/codextown — или в Boosty.

Нафигачил кучу слайдов, потестил 3 десятка инструментов, перечитал сотни страниц гитхаба.