🎹Инструмент MusicLM от Google

Недавно захотел протестировать свежий AI сервис Google под названием “MusicLM”

Данный инструмент позволяет преобразовывать текст в музыку (TextToMusic)

🤖 К примеру, вы можете ввести словосочетание “русский шансон с элементами ирландского фолка” и предобученная генеративная модель выдаст вам музыку под данное описание

Однако при переходе на сайт AI Test Kitchen (где лежит MusicLM) обнаружилось следующее:

1. Необходимо оставлять заявку для входа
2. Оставить заявку для входа нальзя..либо выкидывает из сайта, либо кнопка для завершения заполнения неактивна

🚫Возможно это и хорошо, учитывая все более участившиеся претензии со стороны музыкальных ассоциаций в сторону компаний-владельцев генеративных нейронных сетей, нарушающих авторские права

🏇С другой стороны, AI-гонка с Microsoft (инвесторы OpenAI, которые владеют ChatGPT) продолжается и необходимо занимать пока ещё “свободные места” на рынке

ИИ-войны (AI wars) только начинаются…

Языковая модель PaLM2 от Google: в чем соль?

10 мая 2023 года, компания Google в рамках Google I/O 2023, анонсировала ряд AI-сервисов и моделей, среди которых была языковая модель PaLM2

Что это и в чем новшество?

PaLM2 (как и PaLM) - это совокупность моделей (LLMs) на базе нейронных сетей, обученных на текстовых данных. Ключевых отличий от предыдущей версии два:

1. Больше новых языков
2. Большая производительность вычислений

В техническом отчете PaLM 2 Technical Report говорится, что модель обучена на:

- Математических статьях
- Многоязычных веб-документах (более 200 языков)
- Более чем 20 языках программирования
- Диалогах

Отмечается, что модель PaLM2 особенно хороша в:

- Решении математических задач
- Переводе на другие языки (включая языки программирования / из Java на Python)
- Исправлении ошибок в коде
- Аргументированном диалоге

🚀Интересно, что Пейдж Бэйли, глава продукта PaLM2, высказала мнение, что в будущем, модель сможет использоваться для генерации аудио, картинок и даже видео

🏥ИИ в медицине

Сегодня хотелось бы перечислить перспективные ИИ технологии, которые уже используются специалистами в здравоохранении:

👁Компьютерное зрение

Технология позволяет обрабатывать результаты исследований, представленные в виде изображений – рентгенограмм, данных УЗИ, КТ и диагностировать патологии

👩🏼‍🏫Глубокое обучение

Технология позволяет обрабатывать большие объемы цифровых данных, связанных с какой-либо деятельностью, для прогнозирования результатов такой деятельности. Например, для прогнозирования диагноза

📌Компьютерное зрение на самом деле работает с использованием архитектуры глубокого обучения, поэтому в некотором смысле компьютерное зрение также является глубоким обучением

🗣Распознавание речи

Технология используется для анализа человеческой речи и выявления скрытых закономерностей в голосе. Этот подход используется, например, для раннего выявления признаков аутизма и болезни Паркинсона

✅Эти технологии уже меняют современную медицину и помогают докторам лечить людей

Нейронные сети PaLM 2 и PaLM прошли несколько международных экзаменов по знанию языка 🇨🇳 🇯🇵🇮🇹🇫🇷🇪🇸🇩🇪

Точнее одна из моделей успешно прошла все экзамены, а другая только 6 из 11

🔹 Самое время методологам и организаторам экзаменов придумывать дополнительные способы контроля за желающими пройти языковые тесты

2 февраля 2023 года в журнале Harvard Business Review вышла статья с заголовком “Как ИИ изменит проектное управление” (How AI Will Transform Project Management) https://hbr.org/2023/02/how-ai-will-transform-project-management

Экономическая предпосылка статьи следующая:
ежегодно в проекты инвестируется около $48 триллионов. Тем не менее, только 35% проектов считаются успешными. Растраченные впустую ресурсы и нереализованные выгоды остальных равны 65% ($31 триллион) . Как победить проблему?

Авторы предлагают это сделать с помощью внедрения в проектное управление искусственного интеллекта. В статье подчеркивается, что в ближайшем будущем основное конкурентное преимущество будет именно у руководителей, использующих инструменты ИИ

Как именно руководитель проекта / департамента / компании может использовать ИИ, описано ниже:

1. Для отбора лучших проектов для реализации
2. Для мониторинга хода проекта
3. Для предсказания, определения и снижения ключевых рисков проекта
4. В качестве персонального ассистента для решения рутинных управленческих задач
5. Для ускорения тестирования проекта

Более подробно о каждом из этих вариантов я напишу позже👍

ИИ может "уничтожить" Google Search и Amazon

На AI Forward 2023, прошедшем в Сан-Франциско, Билл Гейтс заявил что главный победитель в области ИИ будет тот, кто первым сделает действительно полезного умного ассистента

«Кто бы ни выиграл гонку за создание такого личного ассистента, это будет большой прорыв, потому что вы никогда больше не зайдете на поисковые сайты, вы никогда не зайдете на сайты по продуктивности, вы никогда больше не зайдете на Amazon»

Сэм Альтман (глава компании, создавшей ChatGPT) о том, какие AI стартапы будут иметь успех

"Я скептически отношусь ко всем стартапам, которые пытаются обучать свои собственные модели. Я не думаю, что это продолжится, но я думаю, что произойдет то, что появится совершенно новый класс стартапов, которые используют очень большую будущую модель для донастройки. И это не будет являться простой тонкой настройкой, как то, что делают сейчас.

Я думаю, что вскоре будет предоставлен большой доступ для создания моделей для медицины, для использования компьютера, для создания виртуального друга или что-то еще, и тогда эти компании создадут большую непреходящую ценность, потому что у них будет как бы специальная версия, им не нужно будет создавать базовую модель, но они создадут что-то, что они могут использовать только для себя и поделиться с другими. Эти компании будет отличать доступ к определенным, конкретным данным, которыми они будут постоянно улучшать свою модель"

OpenAI опубликовали нейронную сеть Sharp-E, способную создавать 3D-модель по текстовому описанию / изображению

🤖 Характеристики

Модель лежит в открытом доступе на GitHub.
Обучение проходило на большой выборке 3D и текстовых данных
В математической основе лежат диффузионные модели (не GAN-сети)

🚀 Функционал

Генерирование 3D моделей по текстовому описанию / картинке

🌎 Целевые рынки

- Промышленный дизайн
- Fashion индустрия
- Разработка игр (GameDev)
- Дополненная и виртуальная реальность (AR/VR)
- Метавселенная и NFT
- Web3

💣 Потенциальный бизнес-эффект

- Снижение расходов на услуги 3D-дизайнеров
- Усиление бренда-компании

💰 Экономия в цифрах

До 20% на персонале

В чем ценность канала 🌐Как ИИ меняет бизнес🌐?

Канал помогает предпринимателям и менеджерам компаний увидеть новые возможности в развитии бизнеса с помощью моделей и сервисов искусственного интеллекта (ИИ)

Данный канал про:

💰 Новые инструменты ИИ языком бизнеса (экономия в X%, рост прибыли на Y%)
💣 Мировые тренды в области ИИ (государственные и корпоративные)

Здесь публикуется краткий обзор на ИИ сервис с оценкой потенциальных бизнес-эффектов от внедрения

Оставайтесь на связи👌

Можно ли создать собственный (узкоспециализированный) ChatGPT за $600?

Да, можно

Именно это недавно сделали ребята из Стэнфорда, разработав модель Alpaca 7B, на базе LLaMA 7B model

Примечательно, что модель была обучена всего на 52 тысячах инструкций (в формате: текст с описанием задачи на вход и текст с результатом на выход), которые были сгененрированы с помощью API OpenAI за $500 (на базе openAI’s text-davinci-003)

Настройка модели заняла 3 часа (8 штук NVIDIA GPU A100s с 80Гб) и стоила $100

Качество работы было проверено пятью студентами с помощью оценки работы Alpaca 7B по шкале от 0 до 100 баллов. Проверка включала задачи по написанию электронных писем, постов для социальных сетей и статей по повышению производительности. Аналогичный тест на качество был проведен и для модели text-davinci-003 от OpenAI

Итог: 90 баллов у Alpaca 7B VS 89 у text-davinci-003 (OpenAI)

Код решения можно найти здесь

CEO IBM заявил, что компания планирует остановить найм сотрудников, которых можно заменить ИИ

Речь шла в основном про HR офис и отделы, где нет прямого взаимодействия с клиентами. В составе таких поздравлений в IBM работает около 26,000 человек

Директор IBM Арвид Кришна также отметил следующее:

«Можно легко представить, как 30% из текущих сотрудников будут заменены искусственным интеллектом и автоматизацией в течение пятилетнего периода»

Таким образом, в среднесрочной перспективе, около 8,000 работников IBM может быть заменено решениями на базе ИИ

Итог для бизнеса: если пока не знаете как увеличить прибыль с помощью ИИ, помните, что всегда можно сократить затраты на поиск и найм персонала, усилив оставшихся сотрудников ИИ-инструментами

Стартап Runway открыл ограниченный доступ к функции TextToVideo

🤖 Характеристики

Модель в открытом доступе на GitHub отсутствует
Статья с описанием алгоритма вскоре должна появиться здесь
Пока с подробностями про модель можно ознакомиться тут
В математической основе лежат диффузионные модели (не GAN-сети)

🚀 Функционал

Генерирование 3х секундного видео по текстовому описанию

🌎 Целевые рынки

- Киноиндустрия
- Телевидение
- Разработка игр (GameDev)

💣 Потенциальный бизнес-эффект

- Снижение расходов на услуги по профессиональному созданию видео (а именно на видеооператоров, монтажеров, ответственных за освещение, 3D-дизайнеров и т.д.)
- Усиление бренда-компании

💰 Экономия в цифрах

До 10% на персонале
До 60% на аутсорсе задач

Как сделать ИИ для отбора перспективных проектов?

В одном из предыдущих постов я рассматривал статью, из Harvard Business Review, на тему “Как ИИ изменит проектное управление”

В статье были описаны 5 способов применения ИИ в проектном управлении

🔹Одним из таких способов было использование ИИ для отбора проектов для реализации

Что такое “перспективный проект” для реализации?

Это проект, который принесет наибольшую выгоду компании

Как сделать ИИ для отбора проектов?

1. Проанализировать имеющиеся данные по уже реализованным проектам (бюджет, численность команды, был успешен / не успешен и т.д)
2. Провести ETL - процедуры с данными
3. Пропустить данные через ИИ алгоритмы
4. Понять умеет ли модель предсказывать был ли проект экономически выгоден или нет
5. Если из 10 случаев успешно предсказаны 7 (т.е. 70%), то модель можно использовать при скоринге проектов на начальной стадии

Как решить проблему отсутствия данных?

- Дособирайте данные 🤗
- Смоделируйте пропущенные значения 🎡
- Поищите на kaggle🚀

Runway - идеальная ИИ платформа для контент мейкера

Недавно я рассказывал, что стартап Runway дал доступ к функции TextToVideo

Однако доступ оказался ограниченным. И протестировать не получилось, однако на платформе оказалось много других, полезных ИИ штук для генерации качественного медиа контента👍

Среди них:

🎞Видео

- VideoToVideo (изменение стиля загруженного видео на основе добавленного фото и текстового описания)
- Обработка видео (удаление бэкграунда, удаление объектов из видео, скрытие лиц, slow-motion эффект и т.д)

🖼Картинки

- Генерация изображений (TextToImage, ImageToImage, генерация дополнительного пространства вокруг картинки и т.д.)
- Редактирование изображения (создание анимированного видео из картинок, удаление и замена объектов, генерация новых вариантов изображения и т.д.)

➕В добавок к этому:

- Генерация 3D графики по описанию
- AI тренинг по созданию собственной кастомизируемой AI модели

Всем, кто пыхтит над медиа контентом - пользуйтесь!)

🆒 У них доступен бесплатный пакет услуг)

Как Работает Генеративный ИИ (GPT-4, Bard)?

Предпринимателям и менеджерам для понимания бизнес возможностей генеративного ИИ важно знать логику работы этой технологии

Представьте, что Вы напечатали в поиске Google словосочетание “Я хочу”

Далее в подстроке появились варианты продолжения вашего текста

“Я хочу быть с тобой”
“Я хочу машину черную”
и т.д

🙈Давайте разберемся, что произошло

Поисковой движок подобрал из словаря (корпуса всех слов на русском языке) комбинацию слов, которая с наибольшей вероятностью будет продолжением словосочетания “Я хочу”

Как Google это сделал?

В основе та же самая ИИ модель, обученная на огромных корпусах текста из открытых источников
Соотвественно, такая модель на входной запрос “Я хочу” предложит наиболее часто встречавшиеся варианты продолжения данной фразы из её обучающей выборки

Какая связь с генеративным ИИ?

Связь прямая, ибо генеративный ИИ делает то же самое, с тем лишь отличием, что выбирает самый вероятный ответ, поочередно генерируя последовательность слов

Кто Больше Всех Зарабатывает во Время “Золотой Лихорадки”?

Ответ прост: продавцы лопат 🙌

Эта логика работает для большинства индустрий, в том числе и для рынка ИИ

Что является “лопатой” для ИИ?

Правильно, видеокарты на которых обучают ИИ модели

Кто является крупнейшим игроком на этом рынке?

Верно, компания Nvidia

29 мая Nvidia анонсировала новый класс суперкомпьютеров, которые будут обучать большие модели генеративного ИИ (LLMs) следующего поколения - NVIDIA DGX GH200

Суперкомпьютер будет использовать технологию межсоединений NVLink для объединения 256 суперчипов GH200, что позволит им работать как один графический процессор. Это должно обеспечить производительность в 500 раз больше, чем у предыдущего поколения NVIDIA DGX A100 (от 2020)

Кто будет пользоваться новыми “лопатами”?

Google Cloud и Microsoft одними из первых получат доступ к DGX GH200, чтобы изучить его возможности для рабочих нагрузок ИИ

🚀 На фоне анонса, к 30 мая акции NVIDIA Corp. подоражали с $389 до $412 (+8.4%)

ИИ в Аудио: Каковы Перспективы (на примере стартапа Resemble.AI) ?

🚀 Функционал

Стартап предоставляет набор инструментов на базе ИИ для генерации аудио (клонирование голоса, TextToSpeech, SpeechToSpeech)

🤖 Характеристики

В математической основе лежат рекуррентные нейронные сети (encoder-decoder)
Некоторые модели есть на GitHub

🌎 Целевые рынки

- Разработка игр (GameDev)
- Интернет вещей (IoT)
- Реклама (MarTech)
- Киноиндустрия
- Образование (EdTech)

💣 Потенциальный бизнес-эффект

- Снижение расходов на услуги диктора
- Усиление бренда-компании

💰 Экономия в цифрах

До 60% на персонале
До 90% на аутсорсе задач

Как Быстро Привлечь $100К на Свой Стартап?

Всё зависит от вводных

если харак-и стартапа крутые, т.е.

🟢Первые платящие пользователи (подтвержденный Product Market Fit)
🟢Стремительный рост пользователей (для B2B - это х2/мес, для B2C - x2/неделю)

то потребуется:

от 1 до 2 месяцев

Однако, критерям выше удовлетворяют только 5% от всех стартапов
95% стартапов имеют следующие харак-и:

🔴Платящие пользователи отсутствуют (либо их очень мало и это Friends&Family)
🔴Пользователи растут очень медленно и стоят очень дорого

здесь на поднятие $100к потребуется:

от 6 месяцев и более

Какой вывод?

Нужно прокачивать харак-и стартапа

Как их прокачать?

Об этом прекрасно пишет на своем канале "DALEVICH.PRO - Мастерская инноватора" мой товарищ, Артем Далевич (ex вице-президент Торгово-Промышленной Палаты Москвы, суммарно привлек $4M)

Всем кто хочет быстро найти Product Market Fit и поднять первые $100k - рекомендую подписаться 👍

P.S. Недавно для всех ценителей ИИ, Артем опубликовал интересную статью про бизнес-перспективы AI коучей 🤖

Вы ему - текст, а он вам - видеоролик 🔥

Недавно я сетовал на то, что доступ к gen2 (сервис позволяет генерировать короткое видео на основе текстового описания) от компании Runway ограничен

Но «всему своё время под солнцем» (Екклесиаст 3:1-11)

Теперь доступ открыт для всех 🌟

Этот ИИ сервис 💯полезен для тех, кто

🔹Делает контент для соц сетей
🔹Собирает презентации продукта и услуги
🔹Продаёт товары e-commerce

Заходите и пробуйте 👍🏻

P.S. Недавно мой друг интересовался, можно ли генерировать обучающие ролики по футболу с помощью ИИ…

собственно на заставке к сегодняшнему посту результат генерации текста «young man from Argentina make kick-ups with soccer ball»