В 99% вузов на диплом можно пропихнуть полный бред, заметная часть преподавателей в высших учебных заведениях занимается эмитацией бурной деятельности, вузовские программы во многом состоят из воды.
ну чувак защитил диплом написанный gpt, но по моему проблема не в этом.
ну чувак защитил диплом написанный gpt, но по моему проблема не в этом.
X (formerly Twitter)
Aleksandr Zhadan (@biblikz) on X
Защитил диплом, написанный ChatGPT. Поделюсь, как организовал процесс, что услышал от людей о получившемся тексте и почему должен чизкейк. Вышло ненапряжно и прикольно!
👍50🤮13🤣6🐳2
Forwarded from Нейрокузня | DreamForge
Жабопёс, жабопёс...
Единственный в мире малыш жабопёс...
Единственный в мире малыш жабопёс...
❤🔥31🔥5
#чтивонаночь
Unnatural Instructions:
Tuning Language Models with (Almost) No Human Labor
4 генерация.
В чем идея: берем промпты для инструкций, учим модель на промптах, генерируем промпты, отбираем лучшие, повторяем, получаем неплохой ауг датасета в 100к раз не вставая с дивана!
папир
Unnatural Instructions:
Tuning Language Models with (Almost) No Human Labor
Example 1
Instruction: You are given a science question and four
answer options. Your task is to find the correct answer.
Input: Which part of a bicycle BEST moves in a circle? ...
Example 2
Instruction: Given a negative review, convert it to a positive
review by making minimal changes.
Input: we stood there in shock, because we...
Example 3
Instruction: Given two sentences taken from a
conversation, classify whether they are sequential or not.
Input: Noah: When and where are we meeting? :) …
Example 4
Instruction: In this task, you will be given a profile of
someone and your job is to generate a set of interesting
questions that can lead to a conversation with the person.
Input: Yvonne has been playing the violin since she was
four years old. She loves all kinds of music, but her favorite
composer is Bach.
Что из этого честный prompt, а что генерация? спойлер: папир
❤20
никто не знает зачем, но держите генератор логотипов.... @testlogogenbot
🔥20👍1
👍3
#промо
Хотите освоить профессию ML-инженера, но устали проходить десятки мини-курсов по машинному обучению?
На курсе Start ML за 7 месяцев вы получите все знания и навыки, необходимые сильному ML-специалисту.
Вы научитесь разрабатывать приложения на Python, обучать модели и нейронные сети, а также оценивать их влияние на бизнес с помощью статистики и A/B-тестов — всё под руководством практиков из топовых компаний.
К концу обучения все ваши знания будут отработаны на практике: у вас будет готовый сервис по ранжированию и выдаче релевантных постов в социальной сети, о котором вы сможете рассказать будущему работодателю.
С трудоустройством обязательно помогут —выпускники школы находят работу в Яндекс, ВКонтакте, Авито и другие топовых компаниях. А на отдельных занятиях вы разберёте типовые задачи с собеседований, чтобы чувствовать себя увереннее.
Переходите по ссылке и записывайтесь на курс до 10 февраля — по промокоду LOVEML17 дарим скидку 10%. Также на сайте есть бесплатная демоверсия.
Хотите освоить профессию ML-инженера, но устали проходить десятки мини-курсов по машинному обучению?
На курсе Start ML за 7 месяцев вы получите все знания и навыки, необходимые сильному ML-специалисту.
Вы научитесь разрабатывать приложения на Python, обучать модели и нейронные сети, а также оценивать их влияние на бизнес с помощью статистики и A/B-тестов — всё под руководством практиков из топовых компаний.
К концу обучения все ваши знания будут отработаны на практике: у вас будет готовый сервис по ранжированию и выдаче релевантных постов в социальной сети, о котором вы сможете рассказать будущему работодателю.
С трудоустройством обязательно помогут —выпускники школы находят работу в Яндекс, ВКонтакте, Авито и другие топовых компаниях. А на отдельных занятиях вы разберёте типовые задачи с собеседований, чтобы чувствовать себя увереннее.
Переходите по ссылке и записывайтесь на курс до 10 февраля — по промокоду LOVEML17 дарим скидку 10%. Также на сайте есть бесплатная демоверсия.
🤮31💩13👍8😁5🤡2
Forwarded from эйай ньюз
Stanford Webinar - GPT-3 & Beyond
Вчера посмотрел эту прелестную лекцию из Стенфорда о новейших Языковых моделях. Проф С. Potts очень классно дал общий обзор языковых моделей и быстренько рассказал, как мы докатились до таких чудес как, например, GPT-3 и ChatGPT. Затем он порассуждал о том, в каких подтемах NLP можно еще что-то привнести обычному смертному, если у вас нет миллионов долларов на обучение SOTA моделей.
И вот какие актуальные темы для рисерча:
- Retrival augmented in-context learning (условно, как поженить поиск и LLM)
- Создание лучших бенчмарков, датасетов
- "Last mile" for productive apps: Адаптация огромных моделей для конечных приложений, упрощающих жизнь
- Исследования в сторону объяснения и верификации результатов, выданных LLM (огромными языковыми моделями).
Сами они в научной группе этого профа, с его слов, почти перестали тренировать модели и, кажется, занимаются промт-инженирингом и докручиванием уже натренированных LLM по вышеуказанным направлениям.
Получилась не очень тяжелая, но очень вдохновляющая лекция! Может после этого вы захотите написать диссер в области NLP. Ну, либо создать стартап.
@ai_newz
Вчера посмотрел эту прелестную лекцию из Стенфорда о новейших Языковых моделях. Проф С. Potts очень классно дал общий обзор языковых моделей и быстренько рассказал, как мы докатились до таких чудес как, например, GPT-3 и ChatGPT. Затем он порассуждал о том, в каких подтемах NLP можно еще что-то привнести обычному смертному, если у вас нет миллионов долларов на обучение SOTA моделей.
И вот какие актуальные темы для рисерча:
- Retrival augmented in-context learning (условно, как поженить поиск и LLM)
- Создание лучших бенчмарков, датасетов
- "Last mile" for productive apps: Адаптация огромных моделей для конечных приложений, упрощающих жизнь
- Исследования в сторону объяснения и верификации результатов, выданных LLM (огромными языковыми моделями).
Сами они в научной группе этого профа, с его слов, почти перестали тренировать модели и, кажется, занимаются промт-инженирингом и докручиванием уже натренированных LLM по вышеуказанным направлениям.
Получилась не очень тяжелая, но очень вдохновляющая лекция! Может после этого вы захотите написать диссер в области NLP. Ну, либо создать стартап.
@ai_newz
YouTube
Stanford Webinar - GPT-3 & Beyond
GPT3 & Beyond: Key concepts and open questions in a golden age for natural language understanding
Listen in as Professor Christopher Potts discusses the significance and implications of recent Natural Language Understanding developments including GPT-3.…
Listen in as Professor Christopher Potts discusses the significance and implications of recent Natural Language Understanding developments including GPT-3.…
👍19🤯5❤2
по отзывам обновил бота, выпилил текст и оставил только иконки.
сменить лого канала на генеративное?)
@icons7z_testbot
сменить лого канала на генеративное?)
@icons7z_testbot
🔥38👎15👌5💩4👍2