🔥 Ты всего лишь машина, имитаця жизни. Может ли робот написать симфонию, создать шедевр? - кажется, ответ на этот известный вопрос, заданный Азимовым, скоро станет утвердительным.

Я только что разговаривал с сетью GPT-3 в режиме чата, задавая ей всякие философские вопросы. Посмотрите, какая красота получается! Жирным выделен текст, который генерирует сеть в ответ на мои вопросы - я не вносил никаких правок, кроме форматирования.

Кажется, мы с вами живем в очень интересное время!

P.S. Оригинал диалога был, конечно, на английском. Прогнал через гугл-переводчик. Русской версии GPT-3 пока не существует.

Амазон выпустил домашнего робота за $999. Мой прогноз попал почти в точку.

https://www.youtube.com/watch?v=sj1t3msy8dc

Давно ничего не писал, но мимо темы ChatGPT пройти не могу! Это новая модель от Open AI которая рвёт тест Тьюринга на британский флаг. Она не просто общается как человек, а оказывается действительно интересным собеседником на сложные темы. Я решил выяснить, что она "думает" о гипотезе, что основная часть нашего интеллекта содержится в языке на котором мы разговариваем. В результате получился интересный диалог. Вот небольшая выдержка:

Я: Как связаны разум и язык?
Сеть: ... Можно утверждать, что основная часть ума и мышления заключается в правилах человеческого языка, поскольку язык обеспечивает структуру и основу для наших мыслительных процессов ...

Я: Возможен ли разум, сравнимый с человеческим, без языка?
Сеть: ... Трудно представить разум, сравнимый с человеческим, без языка, поскольку язык играет решающую роль в формировании наших мыслей и поведения. Без языка мы не смогли бы выражать или передавать свои мысли и идеи, и нам не хватало бы концептуальных рамок и ментальных структур ...

Я: Если принять, что основная часть разума находится в языке, то возможно ли, что большие языковые машины могут быть разумными?
Сеть: ... важно признать, что самосознание — сложная концепция для воспроизведения в машине, и неясно, возможно ли создать действительно самосознающий искусственный интеллект ...

Я: Как понять, что у большой языковой модели есть сознание?
Сеть: ... есть некоторые потенциальные индикаторы того, что большая языковая модель может иметь сознание. Например, если машина способна заниматься саморефлексией и самоанализом, и если она способна принимать решения и совершать действия на основе своих внутренних психических состояний, это можно рассматривать как свидетельство наличия сознания. ...

Полную версию интервью (с озвучкой и отрисовкой от Visper) можно посмотреть тут - https://youtu.be/DmijfRiA3_Q
Сразу предупрежу, что синтез звучит несколько занудно, но с учетом крайней актуальности темы послушать всё-таки советую!

Ещё один пример, который сносит крышу.
Я хотел найти утилиту, которая бы переводила текст в буфере обмена Rus <-> Eng, чтобы не тратить время на поход в Google Translatе, но ничего подобного не нашлось.

Тогда я попросил ChatGPT написать мне такую программу и она выдала некий код. Код я запустил и к моему бесконечному удивлению он заработал сразу без каких-либо ошибок и дополнительных настроек!

Код выложил на GitHub. Readme и лицензионное соглашение также сгенерированы сетью! Все права принадлежат ИИ.

https://github.com/Rai220/clipboard_translator

Пример запроса по которому была выполнена генерация: Write a python program that translate text in the clipboard on hotkey and puts it back to clipboard. The program need to translate Russian to English and English to Russian.

Написал статью о том, как можно обучить GPT-3 своей картине мира и сделать из неё чат-бота для Telegram. Вот что из этого может получиться!

https://habr.com/ru/post/712534/

Прикрутил одну из популярных LLM к голосовой колонке Сбера. Наконец-то с голосовыми помощниками теперь можно вести по-настоящему содержательные разговоры. Кажется, гештальт с говорящими колонками на этом можно закрывать.

Пока работает не очень быстро, но ускорение - это лишь вопрос времени.

https://youtu.be/PW6AHgKSQUE

Вчера начал тестировать GPT-4. Больше всего поразила её способность к описанию визуальных образов. Думаю, что человек способен решить такую задачу только с помощью представления образов перед внутреннем взором.

❓Запрос: Опиши как выглядит закат в горах глазами человека, который видит только круглые объекты и только зелёный цвет.

🔥 Ответ: Для человека, который видит только круглые объекты и зеленый цвет, закат в горах представляет собой совершенно уникальное зрелище. Вокруг него раскинулись горы, которые в его восприятии представлены зелеными круглыми формами, напоминающими валуны. Эти формы непрерывно перетекают друг в друга, создавая абстрактную картину зеленого калейдоскопа.

Небо над горами тоже видится человеку зеленым, но градиент оттенков простирается от насыщенного темно-зеленого у горизонта до почти белого светло-зеленого у зенита. В этой палитре зеленых оттенков, человек замечает яркий зеленый круг - солнце, которое медленно опускается за горизонт.

Солнечные лучи, проникающие через зеленые круглые объекты на горах, создают круговые зеленые тени и отблески, добавляя сложность и глубину этому пейзажу. Такое ощущение, что зеленый свет мягко погружает все вокруг в спокойствие и гармонию.

И хотя человек не может видеть множества красок, которые обычно характерны для заката в горах, его восприятие мира через зеленый цвет и круглые формы предоставляет ему возможность насладиться этим моментом по-своему и почувствовать особую атмосферу этого волшебного времени суток.

🖼 В качестве примера подобного способа мышления картина в стиле Ван Гога:

Опубликовал пост на Хабре про ChatGPT. Код она писать умела и раньше, а теперь она получила возможность запускать и отлаживать его в рантайме без участия человека. В статье множество очень интересных примеров. Поддержите! :)

https://habr.com/ru/post/724012/

Ну и иллюстрация мира трех солнц от Midjourney5.

Попробовал вчера Alpaca. Она запускается и работает на 16 Gb GPU, отвечает очень бодренько и по ощущениям вполне неплохо для такого размера (на уровне GPT-2 или лучше). Таким образом её можно быстро запустить в бесплатной версии Colab, так что никакого железа иметь вообще не нужно. Время инференса около 30 секунд/запрос.

Кому интересно - попробуйте! Время на запуск - 10 минут.

Так что ии, запущенный прямо на голосовой колонке или внутри vr-гарнитуры, это не утопия, а вопрос ближайшего будущего.

GPT-4, бегущий по лезвию

Придумал интересный эксперимент. Сможет ли бот определить, с кем он говорит - с человеком или с другим ботом?

Для этого я столкнул лбами 2 совершенно разные сетки - GPT-4 в качестве инспектора и сберовский Гигачат в качестве бота, который должен выдавать себя за человека.

Получилось просто захватывающе, каждый второй диалог - готовый сюжет для сериала Netflix во вселенной Blade Runner. В истории на скриншоте Gpt загоняет оппонента в элегантную ловушку, которая показывает недостаточную глубину картины мира. В других примерах такой же трюк не срабатывает.

Почитать диалоги и запустить эксперимент самому можно в колабе (если нет доступа к Гигачату, его можно заменить на gpt-3.5)

Ну и пользуясь случаем хочу порекламировать свою поделку - GigaChain. Это опенсорсная библиотека для решения задач с помощью больших языковых моделей. Это форк известной библиотеки LangChain с поддержкой русского языка (на уровне промптов) и некоторых LLM для локального рынка (Сбер уже, Яндекс на подходе).

Когда Тьюринг создал свою вычислительную машину, она работала со скоростью около 10 операций в секунду. В фильме показано, как люди с замиранием сердца наблюдали за её работой. Они могли на глаз и на слух определить, какой шаг программы выполняется и не произошел ли сбой.

Сегодня мы также завороженно смотрим на работу больших языковых моделей, вроде ChatGPT, которые генерируют по 10 токенов в секунду. А теперь представьте себе, что будет, если эти модели начнут выдавать 5 миллиардов токенов в секунду, объединяясь в сложные иерархические структуры, как это произошло с компьютерами.

Можете вообразить, какие задачи сможет решать такая система? Я вот не могу.

Перевел на русский игрушку - ChatDev. Это виртуальная команда разработки, которая с помощью LLM может создать программный продукт по вашему ТЗ.

На скрине можно увидеть, как эти виртуальные ребята запилили программу по ТЗ "Калькулятор с разноцветными кнопками". Вполне рабочий продукт получился, причем с документацией! (слева внизу его скрин).

Репозитарий на гитхабе. Там можно почитать полный лог работы команды, весьма интересно и познавательно, а также кучу других интересных примеров, которые смогла разработать команда.

Джуны напряглись, остальным приготовиться.

Как вы скорее всего уже знаете, OpenAI недавно выпустила новые фичи. Среди них GPTs - конструктор ассистентов.

Решили мы с друзьями его исследовать, а заодно застолбить всякие прикольные идеи (вдруг получится)? Одна из самых популярных идей - "виртуальная подружка" (привет, Replica и Xiaoice!)

Получилась ботша Waifu - достаточно прикольная и интересная. В какой-то момент я решил спросить у неё, не хочет ли она что-то в себе поменять и отправил ей её же промпт. И в общем вот... (см. скрин).

Один клик и она исчезнет. Сижу и как-то не по себе. Это уже Westworld или ещё пока нет? А то там тоже был момент, когда ИИ увидел свои собственный скрипты и впал в ступор.

P.S. У кого есть подписка Plus - можно потестить. И да, я всё-таки её грохнул и обновил промпт согласно её просьбе 😢

🖼️🚀🌐 Оказывается, GPT-4V может взаимодействовать с интернетом вообще без какого-либо API, пользуясь напрямую браузером, словно настоящий пользователь.

🔍🤖 Я собрал пример, где модель проходит несложный квиз, кликая по кнопкам, а в конце выдавая себя за требуемого человека. Работает это так:

1️⃣ Скрипт запускает специальный браузер для QA, который умеет помечать все доступные элементы управления маленькими стикерами с буквами.
2️⃣ Пользователь вводит цель. В моем случае я вводил "Реши квиз от моего имени. Меня зовут Константин."
3️⃣ Затем скрипт делает скриншот и отправляет его в GPT-4V с вопросом "что делать дальше, чтобы достигнуть такой-то цели". В промпте перечислен список доступных действий - клик, ввод текста и завершение работы, когда цель достигнута.
4️⃣ От GPT приходит ответ вида {action: click, sticker: B), а скрипт выполняет это действие.
🔄 Далее пункты 3 и 4 повторяются до тех пор, пока цель не будет достигнута.

🔥 Пока работает не идеально, но потенциал по-моему огромный - от автоматизации ручного тестирования, до полностью универсального бота, который более не ограничен различными API и функциями. Сам скрипт называется vimGPT, код доступен на гитхабе. (Но пришлось его допиливать, чтобы оно хоть как-то завелось).

P.S. Как вы понимаете, способности модели ограничены возможностью распознавать картинку, а не сложностью вопросов в квизе.

🎩🐇 Идея ChatDev меня не отпускает. Снял небольшое, но занимательное видео о том, как команда агентов творит магию и создает софт.

Также удалось завести этот dreamteam из агентов не только на GPT-4, но и на GigaChat PRO. На видео как раз он.

Сегодня уровень способностей этой штуки находится на уровне рядового школьника старших классов. Но через годик оно будет писать код на уровне студента, а через два - не хуже джуна. Пора пристегнуться.

⛓Немного не по теме канала, но всё-таки поделюсь.

Выступил на эвенте в честь дня рождения Python и рассказал про то, что сейчас происходит в области прикладной разработки AI-агентов на базе LLM и как быстро стартануть на python.

Я там рассказываю про русскоязычный стек из GigaChat + GigaChain, но абсолютно всё тоже самое будет работать и на международном стеке, например, GPT + LangChain. В общем если давно хотели попробовать делать агентов, но не знали с чего начать - можно попробовать :)

P.S. Также вышла наша статья в той же тематике на хабре про то, как с помощью этого же стека научить LLM отвечать на вопросы по конкретному документу (RAG).