This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
👍38❤8🔥7
Векторное представление слов
🧠 Из классических курсов по машинному обучению вы вероятно узнали, что можно представлять слова в виде векторов.
🤹♀️ И вот вам залипательная мини игрушка для браузера, чтоб прочувствовать суть этого представления с азартом. Пробуйте guess-word.ru
🙈 Залип на минут 20 пока угадывал слово. Для насмотрености полезно.
Сделано by @tixmav
🤹♀️ И вот вам залипательная мини игрушка для браузера, чтоб прочувствовать суть этого представления с азартом. Пробуйте guess-word.ru
Сделано by @tixmav
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥34❤8👍5😁1
Это я завтра буду выступать на Dodo AI Day и пояснять за то, как статическую минималку сделать динамической и прочие ML крутости
Ссылка на трансляцию
Всех приглашаю.
Ссылка на трансляцию
Всех приглашаю.
👍39🔥15🎉2❤1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Pika Labs внедрила функцию синхронизации движения губ с диалогом, достигая высокой точности в согласовании речи с видео любой степени сложности. 👄
Возможность ознакомиться с этой новинкой в режиме раннего доступа уже предоставлена пользователям.🔗
Возможность ознакомиться с этой новинкой в режиме раннего доступа уже предоставлена пользователям.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥39👍6
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Сравнение Sora от OpenAI и Gen-2 от Runway. Превосходство очевидно. 🤖
Преимущества новой модели Sora:
➖ Многофункциональность: способность создавать видео в различных разрешениях, пропорциях и продолжительностях.
➖ Интуитивное понимание: даже короткие инструкции на любом языке могут быть расширены детальным описанием сцены, подобно тому, как работало в DALL·E 3.
➖ Гибкость редактирования: возможность создания циклических видео, их продления, изменения среды и объектов, создания плавных переходов между видео и анимации статичных изображений.
➖ Координированность: высокая последовательность кадров, обеспечивающая постоянство расположения объектов в пространстве.
➖ Взаимодействие в сцене: модель может имитировать действия, влияющие на динамику сцены, например, художник, который добавляет мазки на холст, при этом ранее нарисованное остается неизменным.
Среди недостатков отмечаются сложности с точной симуляцией физических взаимодействий и поддержанием последовательности в длительных сценах.
Преимущества новой модели Sora:
Среди недостатков отмечаются сложности с точной симуляцией физических взаимодействий и поддержанием последовательности в длительных сценах.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥21❤3👍3😁1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Да прокачайте уже наконец-то свой разговорный английский!
Вот вам крутой тренажер по говорению
@Speakadora_bot
Не благодарите 😉
Вот вам крутой тренажер по говорению
@Speakadora_bot
Не благодарите 😉
❤24🔥12👍1🏆1
Снова погружаюсь в опенсорс LLM-ок в поисках вдохновения для их тюнинга под конкретные задачи. И наткнулся на статью, где ребята из Яндекса рассказали как обучали модельку YandexGPT пересказывать видео. Спойлер: подход крутой и он применим к разным задачам. Допустим вы решили научить вашу модельку навыку флирта с пользователями.
Как решать такую задачи с помощью LLM?
🎰 Основных подходов несколько. В случае LLM есть три основных способа научить модель решать задачу с требуемым форматом и стилем:
• p-tune,
• LoRa,
• fine-tune.
P-tune — если кратко, это автоматизированный подбор промпта. Он работает эффективнее, чем человек, которого посадили подбирать удачный промпт. Сам подход не может именно научить модель: задача должна быть достаточно простой для модели или в каком-то виде присутствовать в обучении.
Для сложных задач интереснее LoRA и fine-tune. На практике разница в размере требуемых ресурсов и максимальном качестве, которого можно достичь: у разморозки слоёв в fine-tune предел качества выше. Хотя у LoRA есть параметр — ранг. Чем больше ранг, тем более сложному навыку можно обучить модель. То есть высоким рангом можно компенсировать потенциальный предел качества. А главное, что при обучение LoRA требует меньше примеров. Счет идет на сотни или тысячи примеров для обучения.
Так что оптимизируем процессы, друзья и бежим обучать свою модельку
Как решать такую задачи с помощью LLM?
🎰 Основных подходов несколько. В случае LLM есть три основных способа научить модель решать задачу с требуемым форматом и стилем:
• p-tune,
• LoRa,
• fine-tune.
P-tune — если кратко, это автоматизированный подбор промпта. Он работает эффективнее, чем человек, которого посадили подбирать удачный промпт. Сам подход не может именно научить модель: задача должна быть достаточно простой для модели или в каком-то виде присутствовать в обучении.
Для сложных задач интереснее LoRA и fine-tune. На практике разница в размере требуемых ресурсов и максимальном качестве, которого можно достичь: у разморозки слоёв в fine-tune предел качества выше. Хотя у LoRA есть параметр — ранг. Чем больше ранг, тем более сложному навыку можно обучить модель. То есть высоким рангом можно компенсировать потенциальный предел качества. А главное, что при обучение LoRA требует меньше примеров. Счет идет на сотни или тысячи примеров для обучения.
Так что оптимизируем процессы, друзья и бежим обучать свою модельку
👍38🔥7
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Во втором случае надо знать нагрузку на серверах, сам этот запрос может дополнительно нагружать. А можно запоминать последовательность того, куда вы отправляли прошлые запросы, к примеру. Все от задачи зависит и скорости исполнения.
Зачем про это думать? Чтоб уметь делать высоко нагруженные ML сервисы по типу моего резюме-ботика. Удавалось разогнать его до 90/запросов в минуту (хотя один запрос генерируется 15 секунд 🤫)
src
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤37🔥19👍14🤩4
Если вам кажется, что ваша идея сервиса на основе GPT странная, то вот подборка разнообразных нейросетей для необычных целей:
➖ Slick помогает быстро создавать вирусные видео.
➖ FindGPTPrompts – это обширная коллекция промтов для ChatGPT.
➖ Bootstrap предлагает инструменты для управления финансами в стартапах.
➖ BuildTheKeyword помогает находить идеи для привлечения клиентов.
➖ Rapidbott позволяет разрабатывать чат-боты для бизнеса без необходимости программирования.
➖ Superhuman AI – это передовая система электронной почты с ИИ, способствующая командной работе и экономии времени.
➖ HeardLy предоставляет краткие 15-минутные аудиоконспекты книг для ежедневного обучения.
➖ BypassGPT – это инструмент для перефразирования, который помогает избежать обнаружения искусственным интеллектом.
➖ Flot AI интегрирует ChatGPT в различные платформы и инструменты.
➖ MyMap преобразует ваши идеи в визуальные нарративы.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥22👍3
В США тысяче взрослых показали восемь видеороликов и попросили определить, какие из них созданы при помощи нейросети, а какие сняты на камеру в реальном мире. В результате большинство участников опроса ошиблось в 5 из 8 случаев.
Исследование
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤24👍8
📕 ChatGPT Hacks for Teachers
🕵 Нашел любопытную книжечку. Фокусно и по делу)
A rather new book written in a form of a conscientious guide for using ChatGPT or similar generative AI for studying purposes. The advices in this book come up helpful as for teachers and students as well.
🚀 На случай, если вы хотите бахнуть AI стартапчик для иностранный языков.
Автор: Keshav Jha
Формат: PDF
🕵 Нашел любопытную книжечку. Фокусно и по делу)
A rather new book written in a form of a conscientious guide for using ChatGPT or similar generative AI for studying purposes. The advices in this book come up helpful as for teachers and students as well.
🚀 На случай, если вы хотите бахнуть AI стартапчик для иностранный языков.
Автор: Keshav Jha
Формат: PDF
🔥25😁4❤1
Найм и менторство
🏕️ На неделю оказался в станице, где живет моя бабуля. Скорее даже просто застрял тут по семейным обстоятельствам.
Живу у тётки. Оказывается сейчас каникулы у школьников.
И вот от безысходности я превратился в репетитора по python 🐍. Подсадил своего двоюродный братика на программирование🧑💻
💪 Занимаемся почти всю неделю на фул тайм.
🙈 Эх, знала бы моя родня сколько стоит увести опытного it спеца из столицы, чтоб он сутками прокачивал кого-то с нуля в глуши с туалетом на улице!?
🪙 Но я беру другой монетой - уделяю брату время только потому что ему нравится и он после первых задачек на pythontutor.ru начал заваливать меня вопросами. Крутой отклик 😍
🦤 Рынок кадров сейчас сложный. Поэтому приходится выращивать кадры самому 🤷♀️😅
🏕️ На неделю оказался в станице, где живет моя бабуля. Скорее даже просто застрял тут по семейным обстоятельствам.
Живу у тётки. Оказывается сейчас каникулы у школьников.
И вот от безысходности я превратился в репетитора по python 🐍. Подсадил своего двоюродный братика на программирование
💪 Занимаемся почти всю неделю на фул тайм.
🙈 Эх, знала бы моя родня сколько стоит увести опытного it спеца из столицы, чтоб он сутками прокачивал кого-то с нуля в глуши с туалетом на улице!?
🦤 Рынок кадров сейчас сложный. Поэтому приходится выращивать кадры самому 🤷♀️😅
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥168❤28😁22👍7🏆7
Прошел первый месяц с запуска Спикадоры. Что вообще она делает? По сути это тренажер для тренировки разговорного английского за счет голосовых сообщений.
Сразу скажу, давно я не получал столько удовольствия от ощущения вклада в развитие навыков аудитории. Была пробита планка в 100 часов, которые наговорили реальные люди! Почти весь месяц бот был безлимитным. Появились юниоры, которые наговорили по 5 часов! 🤯
Что по цифрам?
Отразил метрики активности на скрине. А вот по финансовым…
🙂
🤯
😘
🫣
😗
🤞
Как видите, все не очень сладко, но есть понятные причины, которыми можно управлять. Получать продажи сложно, делать кастдев муторно, двигаться на интуиции опасно, писать код в команде офигенно.
Что по планам?
- Мы отловили и пофиксили под конец месяца серию «ботелнеков», которые здорово роняют конверсию.
- Начали разрабатывать методологии на первые 30 дней. Да, она нужна оказывается =)
- Следом за методологией идет трекинг прогресса. Люди быстро отваливаются, если не видят улучшений. А ведь они есть!
- Улучшить качество диалога. Качество уже неплохое, вызывает «вау-эффекты», но на длинной дистанции user-experience страдает.
- Прочие киллер фичи и косметика, но про них позже…
- Написать через месяц, что мы живы и продолжаем пролезать через «долину смерти».
to be continued
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤47🔥15👍3👎1🏆1