Сегодня только и разговоров, что о ChatGPT, Midjourney и прочих DALL-E. Почему именно сейчас нейросети стали такими крутыми и развиваются семимильными шагами? Прорыв стал возможен благодаря новому классу невероятно мощных моделей искусственного интеллекта. Рассказываем, с чего всё началось и как мы здесь оказались.

https://habr.com/ru/post/714588/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=714588

Часто новые технологические тенденции становятся «пузырями» задолго до того, как они реально становятся востребованными на рынке. Но бум генеративных ИИ сопровождается реальными достижениями на реальных рынках и реальной подпиткой со стороны реальных компаний. Такие модели, как Stable Diffusion или ChatGPT устанавливают исторические рекорды роста пользователей, а несколько приложений на основе ИИ достигли годового дохода в размере 100 миллионов долларов менее чем через год после запуска. И пора признать, что в некоторых задачах искусственный интеллект уже превосходит людей на несколько порядков. Вопрос один: кто получает основной профит от этого и кто будет владеть всем этим в будущем?

https://habr.com/ru/post/712626/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=712626

Наверняка вы мечтали поговорить с великим философом: задать ему вопрос о своей жизни, узнать его мнение или просто поболтать. В наше время это возможно за счет чат-ботов, которые поддерживают диалог, имитируя манеру общения живого человека. Подобные чат-боты создаются благодаря технологиям обработки естественного языка и генерации текста. Уже сейчас существуют обученные модели, которые неплохо справляются с данной задачей.

В этой статье я расскажу о своем опыте обучения алгоритма генерации текста, основанного на высказываниях великих личностей. В датасете для обучения модели используются цитаты десяти известных философов, писателей и ученых.

https://habr.com/ru/post/677170/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=677170

Предлагаю немного поразвлечься и научиться придумывать новые слова, которые звучат совсем как настоящие (прям как товары в Икее). Для начала вот вам десяток несуществующих городов:

• Лумберг, Сеф, Хирнов, Бинли, Лусский, Ноловорск, Сант-Гумит, Хойден, Голтон и Оголенда

И женских имен:

• Инела, Каисья, Ганнора, Целия, Тарисана, Лелена, Феомина, Олиcc, Нулина и Рослиба

Для запуска генерации нам не понадобится технических навыков, хотя технология, стоящая за ней, сейчас является очень перспективной и многофункциональной. Это генеративная нейронная сеть, способная решать множество задач по обработке естествнного языка (NLP). Это такие задачи как суммаризация (сделать из большого текста его резюме), понимание текста (NLU), вопросно-ответные системы, генерация (статей, кода или даже стихов) и другие. Тема эта очень глубокая, поэтому далее я дам пару ссылок для любителей копнуть поглубже. А те, кто хочет "только спросить", может сразу приступить к созданию слов.

Генерировать будем скриптом makemore от Андрея Карпати (недавно писал про скрипт в канале градиент обреченный), который он выложил пару недель назад. Андрей является известным исследователем в мире ИИ и периодически радует народ такими вот игрушками, можно полазить по его репозиторию, там еще много интересного.

Запустим скрипт.

https://habr.com/ru/post/672434/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=672434

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