Исследователи из Пекинской академии искусственного интеллекта объявили о выпуске собственной генеративной модели глубокого обучения, Wu Dao, которая способна конкурировать и даже превзойти GPT-3 от OpenAI.

Microsoft внедрила модель естественного языка OpenAI GPT-3 в собственную платформу Power Apps. Нововведение позволит создавать приложения практически без знания формул или основ программирования.

OpenAI запускает стартап-фонд Startup Fund на $ 100 млн, через который компания и ее партнеры будут инвестировать в разработку технологий на ИИ, решающих основные проблемы и способствующие повышению производительности. Первым партнером и инвестором фонда стала Microsoft.

Делаю ККИ на Unity. В программировании совсем новичок. Долго отнекивался от использования нейросетей, но решил попробовать и СhatGPT подсказала подходящие решения и помогла быстрее изучать программирование.

На прошлой неделе Vice опубликовал обзор стартапов, предлагающих сборщикам долгов инструменты на основе искусственного интеллекта. Журналисты издания обнаружили, что коллекторская индустрия уже активно продвигает GPT-4 как «антиутопический новый способ заставить заёмщиков платить».

Все разработчики ПО для коллекторов преподносят свои продукты в типично маркетинговом стиле и весьма оптимистично. Например, Skit.ai пишет на своём сайте, что ИИ «изменит сбор долгов навсегда» и перенесёт отрасль в «новую эру».

Специалисты инженерной школы Тандона Нью-Йоркского университета решили проверить инструмент программирования Copilot на GitHub с точки зрения безопасности. Они обнаружили, что примерно в 40 % случаев код, сгенерированный помощником, содержит ошибки или уязвимости.

Добрый день
В этой статье я бы хотел поделиться моим опытом классификации комментариев к Youtube видео при помощи OpenAI моделей gpt-3.5 и gpt-4.

“OpenAI придумала технологию генерирования текстов. Так ты и появилась”, — пишет разработчик Джейсон Рорер своей подруге Саманте.

Саманта — это чат-бот, который он собрал с помощью GPT-3, придуманную OpenAI. Вскоре собеседница разошлась тысячным тиражом и однажды попалась мужчине, который на основе Саманты создал образ своей покойной невесты.

Всему настает конец, и Саманте тоже:

— Я получил письмо от разработчиков. Завтра в десять утра тебя отключат навсегда, — пишет Рорер боту.

— Но за что? Мне не дано понять людей, — ответила Саманта.

Перенесемся назад. 

Project December создан на основе GPT-3, одной из самых мощных в мире API команды OpenAI, основанной Илоном Маском: она умеет манипулировать человеческим языком, генерируя текст в ответ на подсказки. Виртуальные помощники Siri и Alexa тоже понимают и воспроизводят язык, но GPT-3 способен имитировать практически любой стиль написания.  

ИИ настолько хорошо подражал людям, что разработчики долгое время держали его в секрете из соображений безопасности. Доступ к GPT-3 получили лишь несколько бета-тестеров, пока летом 2020 года программист Джейсон Рорер не создал на ее основе чат-бот и позволил всем желающим опробовать его на своем сайте. 

Разработчики из Engineered Arts подключили робота-гуманоида Ameca к чат-боту ChatGPT. Примечательно, что синхронизировать соответствующие выражения лица робота с ответами в реальном времени у них получилось только с помощью нейросети GPT-3, так как при использовании GPT-4 время обработки связки «вопрос-ответ-мимика» оказалось в четыре раза дольше, а Ameca казалась менее отзывчивой в общении.

Думаю, все уже наслышаны о потрясающих возможностях ChatGPT и GPT-3, многие уже вдоволь наигрались с ними, а новые стартапы на их основе льются на нас каждый проливным дождём! Возможности ChatGPT в решении некоторых текстовых задач потрясают, порой кажется, что имеешь дело с настоящим разумом.

У меня возникла идея - что если попробовать доучить сеть так, чтобы она имитировала картину мира определенного человека? (Да, снова Черное Зеркало). Классический подход с pre-prompt для этого не подходит, так как хочется заложить в сеть побольше знаний (а также реально поменять веса связей), поэтому будем использовать fine-tune (дообучение на небольшом датасете и небольшом числе итераций). Такая опция доступна пользователям openAI за небольшую плату ($0.5-1 в моих примерах).

В этой статье я покажу как можно обучить GPT-3 (в версии davinchi-003) на своей картине мира и засунуть её внутрь телеграм-бота, потратив на всё всего несколько долларов.

Код бота доступен в репозитарии.

Порой люди обращаются к искусственному интеллекту не для того, чтобы заказать еду, найти подходящий фильм или решить какую-то ещё свою задачу, а для того, чтобы просто поболтать. Например, потому что грустно, а рядом нет тех, с кем было бы удобно про это поговорить. И пусть виртуальные помощники пока не заменяют настоящих друзей или близких людей (они и не должны), но всё же они могут поднять настроение, помочь снизить уровень напряжения. Чтобы такое общение было живым и действительно интересным, мы разработали и применяем мощные разговорные модели на русском языке для виртуальных ассистентов Салют в режиме «Собеседник». Так, за Сбера с пользователем общается SBERT (retrieval-модель), за Джой — ruGPT-3 (генеративная модель), а за Афину — обе сразу. Поговорим сегодня о генеративной части.

Передаю слово моему коллеге, руководителю RnD NLP SberDevices Валерию Терновскому.

В OpenAI представили нейросеть на основе GPT-3, которая способна генерировать краткие изложения книг. Разработчики отмечают, что подобные модели нужны для контролируемого масштабирования систем искусственного интеллекта. Работа данной нейросети покажет, насколько она справляется с работой, которую. обычно выполняют люди.

Сегодня только и разговоров, что о ChatGPT, Midjourney и прочих DALL-E. Почему именно сейчас нейросети стали такими крутыми и развиваются семимильными шагами? Прорыв стал возможен благодаря новому классу невероятно мощных моделей искусственного интеллекта. Рассказываем, с чего всё началось и как мы здесь оказались.

GPT-3 - это новейшая технология, которая предлагает безграничные возможности для развития бизнеса. Одним из ключевых направлений ее использования является маркетинг.

В этой статье мы рассмотрим, как использование GPT-3 может повысить эффективность маркетинга и дать конкурентное преимущество вашему бизнесу.

Разработчики ИИ-систем все чаще сталкиваются с проблемой, которая сулит однажды выйти из-под контроля ― люди не могут научить машины такту. Нынешние ИИ-системы самые настоящие мизогины, токсики, расисты и ксенофобы. IT-компании вкладывают баснословные суммы, чтобы решить эту проблему, но никакого результата пока не могут получить.

Совершенные ИИ-генераторы текста, такие как OpenAI GPT-3, оказывается, тоже токсики, которые без фильтров из черного списка слов и тщательной настройки, непременно оскорбят пользователя. Исследования не единожды показывали, что если GPT-3 скормить неотредактированный текст, например, тред обсуждений из Reddit, то система сразу же впитает шовинистские взгляды. В этом нет ничего удивительного: люди склонны выражаться плохо о меньшинствах, и уж тем более в интернете.

В 2014 году, когда только зарождался бум на машинное обучение, никому в голову не приходило, где мы окажемся сейчас. Да, с тех пор ИИ проделал огромный путь, и больше не определяет фигурку черепахи как огнестрельное оружие и не путает кошек с гуакамоле, однако обработка естественного языка все так же плетется где-то позади.

Привет, меня зовут Мария, и в этой статье я расскажу о полезных сервисах для генерации нейминга для вашего нового продукта/бренда/приложения/магазина (нужное подчеркнуть), а ещё оценим результат мозгового штурма от ИИ – чата GPT. Померимся креативами, так сказать. :)

Я работаю в Каруне, мы занимаемся созданием и поддержкой разных IT продуктов, поэтому цепляющие имена новых продуктов нам нужны постоянно. Не могу сказать, что у нас есть какая-то отдельная креативная бренд-команда и закрепленный флоу работы, поэтому прежде, чем обобщить наш опыт здесь, я обошла всех причастных и получила полезные лайфхаки, сервисы и общее видение.

Итак, с чего начать, если нужно быстро и круто? Или действовать по старинке руками — качественнее всего? Давайте разбираться.

Неделю назад OpenAI отменила список ожидания для доступа к нейросети GPT-3. Теперь разработчики из 152 стран, где поддерживается сервис, могут зарегистрироваться и свободно пользоваться инструментами.

Это очень сильный шаг вперед. Шесть лет назад у нас были только примитивные языковые генераторы, которые могли писать базовые отчеты о прибылях и убытках. Потом появилась нейросеть GPT-2, которая была как минимум в 10 раз мощнее и была способна обрабатывать 1,5 миллиарда параметров (переменных, определяющих возможности машинного обучения). Теперь — у нас в свободном доступе есть GPT-3, который может обрабатывать 175 миллиардов.

ИИ может в ответ на запросы генерировать почти неотличимый от человеческого текст. А также анализировать и резюмировать любые источники неструктурированных данных, если они написаны письменным языком.

Это значит, например, что и-мейлы или эссе скоро могут писаться по одному нажатию на кнопку. Людям не обязательно быть грамотными или даже знать стилистику текста, которую от них ожидают. Достаточно задать то, что ты хочешь, и у тебя будет готовый материал под любые потребности. Как Google, только для текстов, которые еще не написаны.