2022 год войдет в историю как год прорыва генеративных нейронных технологий. Такие модели, как Midjourney, Stable Diffusion, DALL·E 2, Imagen и их аналоги показали нам, что нейронная сеть по обычному текстовому описанию может создавать картины, не уступающие произведениям талантливых художников. Это вызвало многочисленные протесты со стороны творческого сообщества, но прогресс не остановить, и все больше художников начинают использовать генеративные модели в своем рабочем процессе.

Наша команда решила адаптировать подход text-to-image к музыке в нотном домене. В результате этой работы у виртуальных ассистентов Салют появился навык «Маэстро», с помощью которого по текстовому запросу вы можете сгенерировать уникальные музыкальные композиции. Сейчас навык доступен в мобильных приложениях «Салют» и «Сбербанк Онлайн», и скоро будет доступен на умных устройствах Sber. Просто активируйте виртуального ассистента и скажите «Запусти Маэстро».

А как это все работает, мы расскажем дальше.

https://habr.com/ru/post/707138/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=707138

Мы в SberDevices выпустили первый продукт в серии Нейроквестов — Нейрофэнтези. Квестами мы решили заняться по разным причинам. Например, в квестах можно испытать всю генеративную мощь семейства GPT-моделей. Квест также одновременно и литературный, и игровой формат взаимодействия с пользователем. В процессе игры фактически создается новая история. Среди решений на английском языке популярным стал проект AI Dungeon, мы захотели сделать нечто похожее на русском, попытавшись при этом превзойти оригинал, а также улучшить некоторые аспекты взаимодействия с пользователем. В этом посте расскажу, как мы разбирались с ходом сюжетных поворотов и с саджестами, и даже пришли к разработке инструмента для преобразования художественных текстов в обучающие данные в формате квеста.

https://habr.com/ru/post/702358/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=702358

В психологии есть понятие эффекта коктейльной вечеринки: человек способен воспринимать полезную для себя информацию даже в ситуации, когда вокруг него много источников речи и шума. Но насколько хорошо с такой задачей справляется искусственный интеллект? Можно ли добиться высокого качества распознавания речи, когда на записи говорят несколько человек?

Не так давно мы отметили 1 миллион проданных устройств с виртуальными ассистентами Салют. В нашей линейке в числе прочего представлены farfield-устройства, то есть те, с которыми можно “разговаривать” на расстоянии: смарт-дисплей SberPortal, ТВ-медиацентр SberBox Top и умная медиаколонка SberBox Time. В комнатах, где они стоят, может говорить одновременно несколько людей или играть телевизор, что существенно усложняет задачу распознавания. Иногда необходимость распознать больше одного голоса на записи возникает и у клиентов нашего API SmartSpeech — например, если это разговор двух людей.

В статье я расскажу, как мы решали эту проблему. Подробно остановимся на архитектуре нашего решения, узнаем о процессе её создания и возникавших сложностях, послушаем примеры работы системы.

https://habr.com/ru/post/684228/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=684228

Хороший набор данных невероятно важен при обучении нейросетей. Наш датасет изображений с жестами HaGRID (Hand Gesture Recognition Image Dataset) — один из таких. С его помощью можно создать систему распознавания жестов, которая будет отлично работать в совершенно разных ситуациях. Например, жестовое управление можно использовать в видеоконференциях, для управления устройствами умного дома или мультимедийными возможностями автомобиля. Ещё одна важная возможность — создание виртуальных помощников для пользователей с дефектами речи или использующих язык жестов. Ниже рассказываем, как всё это работает, и делимся ссылками на датасет и набор предобученных моделей к нему.

https://habr.com/ru/post/671614/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=671614

https://habr.com/ru/post/671210/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=671210

Часто при работе с текстами мы хотим не только выделить главное из больших отрывков, но и переписать текст, сохранив его смысл. В предыдущем посте мы рассказали, как команда SberDevices делала AI Service суммаризатора. Сегодня давайте поговорим про наш опыт создания не просто парафразера, а именно рерайтера текста. В связке эти инструменты могут быть полезны для множества практических задач. Демо обоих сервисов доступны в маркетплейсе AI Services.

https://habr.com/ru/post/667106/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=667106

https://habr.com/ru/post/667582/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=667582

В последнее время вышло большое количество генеративных моделей для русского языка. Команды Сбера выпустили целое семейство авторегрессионных моделей ruGPT3, ruT5, о которых мы подробно писали ранее. Сегодня мы расскажем, как практически применять обучение таких моделей и какие продукты можно получить на их основе.



Мы выводим в открытый доступ два новых сервиса: Рерайтер и Суммаризатор. Модель «Рерайтер» способна переписать любой текст другими словами с сохранением смысла вне зависимости от длины и формата — от новостей и художественной литературы до постов в социальных сетях. Модель «Суммаризатор» позволяет создать сжатое изложение исходного текста, сохраняющее его главные тезисы. Эта модель может быть полезна для экономии времени читателя, а также выделения главных мыслей объёмных документов, научной или бизнес-литературы. В частности, использовать сервис можно для подготовки обзоров научных работ на заданную тему, создания новостных дайджестов, выделения наиболее важных событий в лентах информагентств для аналитики. 
Читать дальше →

https://habr.com/ru/post/666420/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=666420

Всем привет! Меня зовут Илья Козиев, я работаю в Управлении экспериментальных систем машинного обучения SberDevices над вопросами генерации текстового контента. В этой статье я хочу представить эффективный способ решения такой интересной задачи, как генерация стихов, с помощью одной из самых современных нейросетевых архитектур — GPT-3. Я подробно распишу все необходимые шаги на пути к получению стихов примерно вот такого уровня:

Я оставляю брошенные фразы
Иного смеха, слабости и слёз
Я превращаюсь в голубые стразы
Кружась ветвями молодых берёз

https://habr.com/ru/post/660717/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=660717