RIP, поисковик Google! Хотя, подождите... 🧟‍♂️
Возможно, вы уже не раз встречались с новостью о том, что поисковик Google вот-вот отбросит цифровые копытца, но до вызова траурной машины все как-то не доходило. А вот с появлением ChatGPT и других различных сервисов на основе ИИ, на горизонте, прямо по курсу Google, действительно замаячил айсберг.

Однако сегодня мы хотели бы оставить тему GPT-4 за бортом и обратиться к популярному англоязычному ресурсу, который многие интернет пользователи и специалисты пророчат в наследника Google — речь идет о Reddit, своеобразном международном «праотце» Пикабу.

Возможно, кто-то из вас заметил ту же проблему, что и автор этого поста Дмитрий Бреретон: в последнее время, что бы вы ни загуглили, первая страница поисковой выдачи будет забита рекламой, SEO-накачанными мутантами и, после третьей или четвертой страницы, совершенно несвязанными с вашим запросом сайтами.

Почему так?
Дмитрий Бреретон предполагает, что именно реклама, использование SEO алгоритмов и ИИ «убивают» Google. Если бы Google вел иную политику коммерциализации своего продукта и использовал иные алгоритмы ранжирования, которые невозможно было бы обмануть с помощью SEO-уловок, поисковая выдача была бы точнее и больше бы удовлетворяла запросам пользователя.

Почему Reddit?
Reddit — это платформа, на которой можно не только найти отзыв на товар, написанный максимально «правдоподобным» человеком, но и лайфхаки из реальной жизни других людей, а не вымученную копипасту SEO-копирайтера. Людей, которые добавляют в свой поисковый запрос в Google слово reddit в конце все больше и больше, и Дмитрий Бреретон считает, что платформа еще не достигла своего зенита, как это уже сделали Facebook, Twitter и Instagram.

И очевидно, что поисковик Google не умрет, пока интернет будет существовать в той форме, в которой мы знаем его сейчас. Ведь, по аналогии, если mail.ru до сих пор существует, значит, он кому-то нужен...

Десять бесплатных триал-подписок на FULL JOIN!
Ура-ура, наш канал продолжает набирать обороты и аудитория неизменно растет. Спасибо, что подписываетесь, реагируете и делитесь своим мнением. Для меня ваш интерес — главная и очень ценная мотивация улучшать контент и делиться самым-самым ❤️
Если вы — новый подписчик, то познакомиться со мной и каналом можно вот в этом приветственном посте прошлого года (аудитория за год выросла втрое, я и моя команда в приятном удивлении!).

Почему FULL JOIN — классный канал для аналитиков?
Если LEFT JOIN носит по большей части информационный и новостной характер, то FULL JOIN — сборник наших ценных знаний по анализу данных и не только. Там накопилось уже достаточно много статей и советов на тему анализа и инжиниринга данных, а также прикладные гайды по кликхаусу. А еще этом месяце мы будем проводить здоровский интерактивный вебинар по инжинирингу данных. В общем, если у вас есть желание изучить материалы канала и залететь на вебинар совершенно бесплатно, то участвуйте в розыгрыше!

Как принять участие?
Участвовать можно только тем, кто еще не подписан на FULL JOIN. Участие предельно простое: нужно быть подписанным на канал @leftjoin и нажать на кнопку ниже. Через неделю мы подведем результаты и порадуем 10 победителей бесплатной подпиской на месяц!

Жмите кнопку ниже и рассказывайте друзьям о розыгрыше!

Розыгрыш 10 триал-подписок на FULL JOIN

Дата розыгрыша: 29 марта, 14:15 (+03:00)

Условия участия:
• Подписаться на @leftjoin

Победители:
🥇 Михаил
🥈 Михаил
🥉 жру детей
4⃣ Kristina
5⃣ Tony Sosin
6⃣ Max
7⃣ Dmitry
8⃣ Sergey
9⃣ Roman
🔟 Anton Kuzin

Ура!
Поздравляем победителей нашего розыгрыша (и просим уважаемого бронзового победителя не делать ничего противозаконного)!
Скоро мы выдадим всем счастливчикам триал-доступ к каналу FULL JOIN. Еще раз напоминаю, что для того, чтобы получить доступ нужно для начала самостоятельно постучаться в канал 🙂

А если оказаться в числе десятерых победителей вам сегодня не удалось, но интерес к аналитике велик и силен, то на FULL JOIN можно подписаться самостоятельно!

Стайлгайд Exness: лучшие практики и советы
На последнем митапе кипрского комьюнити выступил Максим Иванов, Reporting Automation Team Lead в Exness. Он поделился с нами опытом создания стайлгайда для оформления отчетов.

Стайлгайд — это что?
Это документ, который содержит набор правил и рекомендаций по оформлению отчетов, чтобы все документы имели единый стиль и выглядели более профессионально. Он позволяет сохранять единый стиль в документах, даже если над ними работает целый отдел.
В своей презентации Максим рассказал, что создание единого свода правил упростило процесс создания отчетов, сделало его более прозрачным и повысило эффективность работы команды. Для создания стайлгайда они использовали стандартный инструмент — Tableau Public. Это позволило всем членам команды легко получить доступ к документу и использовать его при создании отчетов.

Ссылочки
В конце презентации были две полезные ссылки: на статью на Medium и на сам стайлгайд Exness в Tableau Public. Это отличные ресурсы для тех, кто хочет улучшить свои навыки создания отчетов и сохранять единый стиль в работе.

Если хочется посмотреть выступление целиком
В целом, презентация Максима Иванова получилась очень насыщенной и полезной. Но если вы хотели бы не только пролистать презентацию, но и посмотреть выступление, то скоро его запись будет доступна на канале Cyprus Data на YouTube, так что подписывайтесь и включайте уведомления!

«Разработчики, подвиньтесь!» — ваш ChatGPT-4 🤠
Сергей Пахандрин, в прошлом основатель приложения «ВКармане», несказанно порадовал несколько дней назад всех пользователей русскоязычного Twitter’а своим тредом о том, как он за 5 часов пинания ChatGPT заставил ИИ разработать для него iOS приложение «Курсор».

Как?!
Не писав ничего, кроме грамотных инструкций к нейросети, Сергею удалось получить, спустя несколько циклов исправлений и совершенствований, абсолютно готовый код для приложения! Потратив еще некоторое время на то, чтобы ChatGPT прописал верстку приложения и создал виджеты для домашнего экрана iOS, а также на проверку результата на iOS симуляторе, Сергей стал свидетелем того, как его творение зашевелило цифровыми усиками и получило завершенное визуальное оформление.

Не хватало малого: иконки и названия приложения, домена и «Политики приватности» для App Store. С первой задачей справился креативный разум Midjourney, а остальные также разрешил ChatGPT.

Что получилось?
Хоть приложение «Курсор» не может похвастаться богатым функционалом или сверхсложным интерфейсом, пройти мимо такого события в мире разработки и не вдохновиться им может только самый черствый сухарик. Интересно, какие рубежи в этом направлении возьмут разработчики в самое ближайшее время?

P.S. Кстати, а может ли ChatGPT уличить Сергея в нарушении авторских прав и обратиться в профсоюз защиты труда представителей ИИ?

За три месяца 36 отчётов — как «Ренессанс Страхование» перенесла работу с данными в Yandex Cloud

«Ренессанс Страхование» использовала накопленные за более чем 25 лет данные для разработки конкурентоспособных продуктов страхования. Чтобы сократить время на подготовку отчётов, компания перенесла BI-инструменты на облачную платформу Yandex Cloud.

Всего за три месяца перенесли 36 отчетов в Yandex Cloud, с которыми работают более 400 активных пользователей. Благодаря сервису для анализа и визуализации данных Yandex DataLens удалось сократить расходы на BI-аналитику и увеличить скорость обработки информации.

Читайте подробнее на сайте ➡️

#реклама

Три страшных слова: тестирование баз данных
Жили-были разработчики StarRocks, проекта с открытым кодом для Linux. И вздумалось им сравнить, кто лучше тестирует базы данных: SQLsmith и SQLancer или ChatGPT.

Долго ли, коротко ли, да затеяли они для ChatGPT испытание. Не подвел добрый молодец ChatGPT и сумел-таки написать сложные SQL запросы и даже сгенерировать свои аналоги Ternary Logic Partitioning (TLP), метода, применяемого в SQLancer для поиска багов в базах данных.

А если серьезно, то ребята из StarRocks действительно постарались, чтобы натренировать модель ChatGPT составлять SQL запросы, необходимые для проверки эффективности и надежности баз данных. Вот яркий пример одного из преимуществ ChatGPT по сравнению с классическими инструментами: при добавлении нового оператора или функции, необходимо также обновлять исходный код в инструменте, используемом для тестирования. В случае же с ChatGPT, разработчики просто указали в чате документы JSON, которого ранее не было в проекте, и нейросеть сгенерировала нужные SQL запросы без каких-либо дополнительных хлопот.

Конечно, в этой сказке не все так гладко: ChatGPT не защищен от ошибок и может составить некорректный запрос, однако однозначно можно сказать, что возможности этой генеративной модели в будущем трансформируют классический подход к работе с базами данных и положат начало инструментам тестирования нового поколения.

Неопознанная выдра «хочет присоединиться к встрече»
Голосовые ассистенты на основе ИИ, супер-разумные боты в Slack, генераторы презентаций — пандемия интеллектуальных продуктов и сервисов на основе нейросетей не останавливается на генерации текста и кода. И вот на свет появляется новый инструмент, Otter, на этот раз для того, чтобы облегчить проведение онлайн встреч и вооружить всех участников конспектами, аудио и визуальными материалами с созвонов и даже автоматическими отчетами, в которых будут резюмированы обговоренные темы, планы и задачи.

Для активации Otter необходимо дать доступ к своему Google или Microsoft календарю, чтобы ассистент смог присоединиться к вашим встречам в Zoom, Microsoft Teams или Google Meet. Шпионить за вашими разговорами прохвост может и в браузере, и в релевантных приложениях на iOS и Android.

Доступ к Otter представлен в 4 форматах: Pro, Business, Enterprise и бесплатной версии, а с подробностями безопасности всего сервиса можно подробно ознакомиться на сайте.

Джин, сбежавший из бутылки, или как языковые модели захватят мир 🧞‍♂️
Лоз Блейн, соавтор New Atlas, написал небольшую, но очень резонирующую статью, в которой, рассматривая прецедент создания исследовательским центром Стэндфордского института собственной языковой модели за каких-то 600$, ставит крайне актуальные вопросы о прогрессе, который уже не остановить.

С чего все началось?
Alpaca – это проект на основе LLaMA 7B, модели с открытым кодом от Meta. Ученые исследовательского центра натренировали ее с помощью всего лишь 52К инструкций, сгенерированных ИИ. Несмотря на простоту образовательного портфолио «альпаки» и скромности бюджета, вложенного в ее обучение, ее способности, судя по тестам, ничем не уступают ChatGPT.

И в чем проблема?
Автор статьи отмечает, что такая низкая «себестоимость» и доступность сотворения собственной языковой модели – это, с одной стороны, очень здорово, а с другой – попросту опасно. И дело скорее не в потенциальной катастрофе, которая может перевернуть мир офисных сотрудников, если ИИ перетянет одеялко профессиональных обязанностей в свою сторону, а в угрозе превращения языковых моделей в инструмент мошенников, спамеров и «авторитарных режимов» (прямая цитата).

К тому же, если многочисленные разработчики, окрыленные успехом ChatGPT, с конца прошлого года в поте лица подкручивают винтики своих ИИ-продуктов, чтобы успеть покорить цифровой Олимп в ближайшее время, то не является ли успех Alpaca предвестником скорого провала их коммерческих начинаний?

Впрочем, загнать джина обратно в бутылку уже не получится, поэтому нам остается только адаптироваться к новой реальности и изучать ML и DL.

GPT-4 генерировал, генерировал, да cгенерировал…новый язык программирования 🐍
Кратко: языковая модель сгенерировала язык программирования, который может (теоретически) использоваться для создания и обучения новых языковых моделей.

Подлиннее: TenetLang — это язык, полностью придуманный бета-версией ChatGPT-4. По словам Люка Бечтела, автора статьи и самой затеи, TenetLang похож на дитя любви Typenoscript и Python 💚

Потратив одну бессонную ночь и все еще продолжая допиливать язык, Люк верит, что у подобных авантюр могут быть весьма продуктивные результаты, ведь если языковая модель может править код и предлагать решения задач, то что мешает ей придумать идеальный язык программирования?

Конечно, идея создания новых языков с помощью GPT-4 и, вероятно, последующих за ней моделей, — это вектор исследования и экспериментов, который найдет своих последователей. Люк, тем не менее, не забывает и о существующих языках и задается вопросом, может ли GPT-4, например, усовершенствовать Python до такой степени, чтобы разработчики стали в 2 раза быстрее?

Знаете SQL? Можете стать композитором!
Мы живем в очень интересное время, когда компьютерные программы способны создавать предметы искусства.
То, что нейронные сети могут создавать картины, поэмы и музыкальные композиции, уже стало для нас обыденностью. Но, что если мы вам скажем, что ClickHouse тоже умеет творить?

Совсем недавно разработчики этой замечательной СУБД смогли при помощи SQL-запросов создать mp4 файлы, которые можно послушать. Ознакомиться с проектом можно в репозитории GitHub.

Как это работает?
В репозитории есть несколько примеров запросов для создания музыки. Их структура сделана так, чтобы в результате получалась таблица с набором параметров звуковой дорожки. Громкость звука, частота звуковых волн разной формы (синусоидальная, прямоугольная, пилаобразная и треугольная), шумы различной формы и так далее.
Результат переводится в бинарный формат и подается в стандартный поток ввода программе aplay, которая воспринимает результат запроса, как будто это медиа файл CD формата, и проигрывает его.

Конечно, это очень упрощенный способ генерации звука, но все ограничения сводятся к разнообразию математических функций в ClickHouse. Однако, в будущем мы наверняка сможем создавать более сложные музыкальные композиции всего лишь при помощи SQL-запроса к одной очень-не-тормозящей-СУБД.

⚡ Интересные новости из близкого мне мира аналитического консалтинга: известная канадская Montreal Analytics, проработавшая самостотяельно 3 года и внедряющая эти ваши Modern Data stack решения, была приобретена более крупной Datatonic, оперирующей на рынке UK и Европы преимущественно.