Новости от Политнавигатор за последний час

Политнавигатор за последний час опубликовал:

16.12.2023 @ 12:37
Киевский дипломат: Наша власть создает удобный фон для ИПСО России

Популистские заявления украинской власти о скором присоединении к Евросоюзу создают завышенные ожидания в обществе и раздражают Запад. Об этом, передает корреспондент «ПолитНавигатора», в киевском интернет-издании «Зеркало недели» пишет экс-постпред Украины при ЕС Константин Елисеев, курировавший международную политику в администрации президента Петра Порошенко. Он считает, что «эйфория момента не должна заслеплять и лишать Киев благоразумия и ответственности». «Сегодня в [...]

16.12.2023 @ 12:17
«Русские обнаглели»: в Киеве жалуются, что авиация РФ стала заходить за линию фронта

На днях российский самолет прорвал украинскую линию обороны и сбросил авиабомбы на позиции ВСУ. Об этом, передает корреспондент «ПолитНавигатора», в комментарии, опубликованном антироссийским пропагандистским изданием «Новое время», заявил киевский авиаэксперт, ведущий научный сотрудник НАУ Валерий Романенко. «В последнее время русские обнаглели. Они уже бросают не только свои КАБы — крылатые авиационные бомбы, а вот только несколько дней на российском ресурсе я увидел, как [...]



Вы получили это письмо, так как просили уведомлять вас о появлении новых записей.
С уважением, Subscribe2 Sender

Gemini не удалось превзойти ChatGPT

📰 Новости Google запустила AI Studio – платформу для быстрой разработки ИИ-приложений и чат-ботов. В студии доступна модель Gemini Pro. А еще Google DeepMind выпустила новую версию модели для генерации изображений Imagen 2. Генератор Imagen 2 рисует неплохие иллюстрации по фрагментам литературных текстов, качественно имитирует различные стили живописи и хорошо справляется с фотореализмом. Все изображения маркируются с помощью невидимой метки SynthID. Imagen 2 может генерировать фотореалистичные изображения ChatGPT-4 прошел экзамен по клинической неврологии с результатом 85%. Студентам-медикам для получения зачета по этой дисциплине обычно достаточно 70% правильных ответов, а средний человеческий результат составляет 73.8%.   Премиум-подписчики X получили доступ к чат-боту Grok и не были впечатлены его способностями, которые примерно соответствуют уровню GPT-3.5. Grok, по сравнению с GPT-3.5: Работает заметно медленнее. Отличается большей любезностью. Не отказывается отвечать на каверзные вопросы. Имеет доступ к твитам в реальном времени (хотя часто ссылается на устаревшие посты). PC Guide опубликовал подробный обзор возможностей Grok – там есть результаты тестирования чат-бота Маска в сравнении с другими популярными LLM.   Показатели Grok по результатам тестов, проведенных разработчиками xAI OpenAI подтвердила, что ChatGPT-4 стал лениво отвечать на вопросы. Уже месяц пользователи для получения более подробных ответов прибегают к всевозможным уловкам – вежливо упрашивают, притворяются инвалидами и даже обещают чат-боту чаевые. На днях также выяснилось, что ChatGPT страдает от сезонной депрессии.   Мини-модель Phi-2 (2,7 млрд параметров), созданная разработчиками Microsoft, превзошла модели Mistral 7B и Llama-2* (7B, 13B и 70B). Phi-2 также превзошла Gemini Nano 2 с 3,2 млрд параметров. Результаты тестов Phi-2 На прошлой неделе Google признала, что возможности Gemini в эффектной видеопрезентации были значительно приукрашены. Рядовые пользователи еще не скоро смогут оценить Gemini Ultra, но у разработчиков Microsoft такая возможность есть: они опубликовали результаты тестов, в соответствии с которыми Gemini Ultra все-таки уступает GPT-4. ChatGPT-4 продолжает оставаться самым сильным ИИ Компания Figure показала лаборатории, в которых создаются роботы-гуманоиды. Agility Robotics готова к запуску первой в мире фабрики по массовому производству роботов Digit, которые успешно прошли тестирование на испытательном складе Amazon. Digit не такой броский, как Optimus Gen 2, зато готов к массовому производству Tesla представила очередной прототип Optimus Gen 2.  Китайская компания WeRide, производящая роботакси, приступила к тестированию робоавтобусов в Сингапуре. Робоавтобус без водителя Медиахолдинг Arena Group уволил Росса Левинсона с поста генерального директора журнала Sports Illustrated после скандала с публикацией статей, сгенерированных ИИ. Это не первая драма, разыгравшаяся после публикации сгенерированных статей (подобные скандалы уже случались с несколькими новостными агентствами и Microsoft), но это первое увольнение руководителя такого ранга.   Stability AI выпустила компактную, нетребовательную к железу модель для генерации текста Zephyr 3B, и приступила к созданию очередного суперкомпьютера в сотрудничестве с Intel. 🧪 Исследования Снижение уровня галлюцинаций Хотя Андрей Карпаты и уверяет, что галлюцинации – это не баг, а фича, решение проблемы галлюцинаций в LLM – когда модель генерирует убедительную, но фактически неточную информацию – очень важно для практического применения ИИ в областях, в которых ошибки могут дорого обойтись. В статье «Повышение фактической точности больших языковых моделей» авторы изложили свой опыт использования подхода прямой оптимизации предпочтений (DPO). DPO проще в реализации, чем RLHF (метод обучения с подкреплением на основе человеческих отзывов), и дает отличные результаты: галлюцинации модели Llama-2* 7В снизились на 58% по сравнению с оригиналом.   В качестве альтернативы проверке людьми авторы предлагают два полностью автоматизированных метода оценки правдивости ответов LLM: Основанный на справочных материалах (статьи Википедии). Без использования внешних справочных материалов. Исходные утверждения, полученные из ответов модели, преобразуются в вопросы с помощью GPT-3.5. Эти вопросы используются как запросы для модели Llama-1* с высокой температурой ответов. Модель генерирует множество разных ответов на один и тот же вопрос, и частота наиболее распространенного ответа используется как оценка правдивости исходного утверждения. Эти оценки затем используются для генерации данных о предпочтениях и дообучения моделей методом DPO. Снижение галлюцинаций у Llama-2*  Объяснительное обучение Создание сравнительно небольших языковых моделей (до 15 млрд параметров), которые могут сравниться по возможностям с крупными LLM (или даже превзойти их) – один из главных ИИ-трендов. Авторы эксперимента по повышению способностей к рассуждению у небольших языковых моделей предложили новый подход – объяснительное обучение (explanation tuning), суть которого в использовании специально подготовленных синтетических данных для тренировки LLM: Из большой LLM («учителя») извлекаются ответы на специально сформулированные запросы вместе с объяснениями этих ответов. Малая LLM («ученик») обучается на этих парах запрос-ответ, не видя самих запросов. Так малая модель обучается рассуждать и решать задачи теми способами, которые продемонстрировала бóльшая модель. При этом она выбирает наиболее подходящую для каждой задачи стратегию решения.   Полученная таким образом модель Orca-2-13B продемонстрировала значительное (на 28-48%) превосходство по сравнению с другими моделями такого же размера в тестах на рассуждения и понимание. Она также не уступает или превосходит гораздо большие модели в 5-10 раз. Orca-2 после обучения превзошла многие крупные LLM 🪛 Сделай сам Настройка RAG-приложений RAG – это технология, которая использует поиск по базе знаний и генерацию текста для автоматического создания ответов на запросы пользователей. Гайд «12 рекомендаций по тонкой настройке RAG-приложений» расскажет, как оптимизировать и настроить RAG-систему так, чтобы она работала максимально точно и быстро. На этапе подготовки данных для RAG важно: хорошо очистить данные от мусора; разбить большие документы на небольшие логические куски (чанки); подобрать оптимальную модель для преобразования текста в векторы (эмбеддинги); добавить метаданные, чтобы легче фильтровать результаты; создать отдельные индексы для разных типов документов. При использовании RAG надо оптимизировать: формулировку запросов пользователей; настройки поиска в индексе (число результатов, вид поиска – семантический или гибридный); логику объединения найденных фрагментов текста в единый контекст; модели переранжировки результатов поиска; настройки языковых моделей для генерации текста; формулировки подсказок для языковой модели. Обучение автономных агентов Разработчики Meta* опубликовали библиотеку Pearl* для обучения агентов с подкреплением. Pearl* упрощает создание ИИ-агентов для игр, приложений, роботов и других систем, которым нужно самостоятельно обучаться. Pearl* может: Гибко комбинировать разные алгоритмы и настройки для решения конкретных задач. Обучать агентов действовать в сложных, быстроменяющихся средах. Делать это обучение безопасным и стабильным. Использовать накопленные данные для ускорения обучения и постоянного улучшения возможностей агентов. Схема работы Pearl* Генерация фуллстек-приложений Full Stack AI – опенсорсный инструмент для генерации фуллстек-приложений на базе Next.js. Full Stack AI генерирует UI на TypeScript and Tailwind, автоматически создает CRUD API, подключает базу данных, систему авторизации и обработку платежей.  🛠️ Инструменты В лонгриде «Боты в ChatGPT: где найти готовых и как настроить ассистента под свои задачи» подробно рассказано, как сделать собственного бота на платформе OpenAI, а еще там есть большая подборка ссылок на всевозможных готовых ботов. Статистику популярности кастомных GPTs можно посмотреть в репозитории gpt-stats. Среди самых популярных: Grimoire – мощный помощник программиста. ResearchGPT – ассистент для проведения исследований и написания научных статей, обученный на 200 млн публикаций. DesignerGPT – делает любые сайты. Data Analysis – извлекает данные из любых файлов, анализирует и визуализирует результаты. ChatGPT Classic – последняя версия GPT-4, которая не ленится и не хандрит. Resume.co – поможет написать идеальное резюме. В базе – более 200 шаблонов, подготовленных HR-специалистами с учетом всех ATS-фильтров. ИИ допишет выбранный шаблон, используя ваши данные. Похожий сервис – ResumeBuild.   Buenoverse – создает виртуальные 2D-миры.  Video to Blog – пишет посты для блога на основе YouTube видео. Animaker – делает анимированные ролики на темы бизнеса, HR, саморазвития и т. п. Beautiful – создает эффектные анимированные презентации. Примеры презентаций Beautiful.ai Elsa Speak – ИИ-приложение для улучшения разговорных навыков и произношения (американский английский). Kards AI – генерирует карточки для изучения языков и подготовки к экзаменам. Vizard – превращает длинные видео в короткие клипы для соцсетей.    На этом все, увидимся через неделю!    *Организация Meta и все ее продукты, включая Llama-1, Llama-2 и Pearl, признаны экстремистскими и запрещены на территории РФ. ***   Если хочешь попробовать себя в ML, приходи на наш новый курс «Базовые модели ML и приложения» – всему научим. Автор рассылки: Наталья Кайда 📖 Читать нас 🎓 Учиться у нас 📖 Читать нас 🎓 Учиться у нас Вы получили это письмо, потому что подписались на нашу рассылку. Если вы больше не хотите получать наши письма, нажмите здесь.