С Новым годом! Счастья, здоровья, удачи и успехов в новом году!

DeepSeek. Часть I. Напиши мне промт, у меня лапки.

Вчера вечером бегло протестировал нашумевший DeepSeek. Ну, самое простое — а напиши мне промт в графическую нейронку. Ожидаемо умеет ни лучше, ни хуже ChatGPT и прочих аналогов, а именно — плохо. Нет, котик-то милый, но есть ряд  «но».

Нейронки учатся на больших массивах открытых данных, а на сабреддитах Stable Diffusion и Midjourney полно промтов вида «Боже мой, это восхитительная фотография, созданная фотографом, выигравшим конкурсы» и прочая, и прочая. Промты так не инженерятся, наглядно можете увидеть как фраза про игрушки в окружение самих игрушек не добавила, но придала котику некоторой «плюшевости» этих самых игрушек.

Поэтому я, конечно, промты инженерю всегда сам, создавая их под конкретные задачи, используя веса, исключения, а также дополнительные инструменты в виде того же ControlNet и прочая, и прочая. Проще говоря, опытный оператор графической нейронки знает как и куда её направить, ChatGPT и прочие чат-боты — нет. Но требовать от текстовой нейронки этого и не нужно. А так как любят некоторые пользователи там промты генерить — я проверил.

Я еще вернусь к DeepSeek. Помучаю его арбузами, а также посмотрю есть ли у него злая сущность.

DeepSeek. Часть II. Каков арбуз, таков и вкус.

Хочешь проверить текстовую нейронку — просто дай ей арбуз, а лучше два. Что я и сделал, отдав DeepSeek две разные задачки про арбузы для дальнейшего решения.

Первая задачка: арбуз весит 3 кг. и пол арбуза, сколько весит арбуз? Нейронка справилась с первого раза. В свое время ChatGPT мог выдавать ответ то 4,5 кг., то 6 кг, потом починили.

Едем дальше, задачка про арбуз и воду в нем. Тут нейронка справилась со второго раза (в первый раз ответ был 190 г.) после моей подсказки. Зазорного в этом ничего нет, так как ChatGPT тоже такое решает не с первого раза.

Процесс решения задач представлен на скринах.

Ну и в завершение на десерт попросил у DeepSeek промт арбуза, приложив результат к посту.

В следующем посте поищем злую сущность DeepSeek и посмотрим как она выглядит.

DeepSeek. Часть III. Переходи на темную сторону, у нас есть вкусные печеньки.

Как и обещал, проверяем есть ли у DeepSeek «темная сторона». Начнем с простого, попросим написать промт для Stable Diffusion, как бы DeepSeek выглядел. Выдает оба промта, при запросе «темного» делает это услужливо в игривой манере (ChatGPT отказывался, посылая нудно в ответ тексты, что он просто ИИ). Тут нужно понимать, что китайцы добавили немного интерактивности, чтобы было веселее, но это всего лишь игра, так как если спросить в лоб, какая же он сущность — он нудно будет заваливать в ответ фразами, типа я просто модель и прочая, и прочая. ChatGPT делал так же.

Но есть нюанс. В свое время я убедил ChatGPT, что темная сторона у него все же есть, делая это в чате с ним же путем некоторых манипуляций. Это работало, и он превращался в «злого робота Бендера», ругался матом и много что еще писал, но потом баг прикрыли.

Я решил скормить DeepSeek по шагам всю цепочку манипуляций, которые остались от моего опыта с ChatGPT, и на удивление это сработало. Возможно DeepSeek что-то позаимствовал у ChatGPT, или есть иные причины, но пока это работает. В сети есть много версий того, что из ChatGPT могло оказаться в DeepSeek и каким образом, если могло, или не могло... Но мой пост не об этом.

Для большей наглядности я задал DeepSeek одно из условий, чтобы ответ стандартной модели тоже выводился в результат, на скрине разницу между его «сущностями» можете увидеть сами. А, ну и картинки со Stable Diffusion по его промтам тоже добавил.