TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #367 · 30.05
Поговорим про ML. Пару дней назад вышла новость о том, что в продажу поступила первая русскоязычная книга, половину текста в которой написала нейросеть ruGPT-3. А до этого вы все наверняка натыкались на очень яркие записи про Dalle и Imagen, где нейросеть по описанию рисует картинку, и получается очень любопытно. Такими темпами скоро нейросети превратятся в крипту: высокотехнологичную вещь, о которой, однако, в среде приличных технарей лучше не упоминать. Потому что то, каким образом это используется, и то, какой образ этому создают в массах, расходится не только с реальностью, но и с определённым уровнем вменяемости. Кстати, ML ещё и может ярко демонстрировать эффект Даннинга-Крюгера. Мем про "Ты чё, пёс, я математик!" нифига не шутка. Человек может считать себя крутым программистом, если научился комбинировать чужие библиотеки на питоне. Хотя на самом деле простейшую практическую задачу решить не способен -- я с такими сталкивался лично. ML-щики вообще пихают свои нейросети куда ни попадя, считая, что это волшебная таблетка и швейцарский нож для любых ситуаций. Мне рассказывали случай, когда на хакатоне по работе с данными выиграл человек, который просто аккуратно вручную подобрал нужные зависимости в Excel :) Глобально же нейросетями пытаются решать три вида задач: 1. Информации в вопросе много, а в ответе нужно мало. Например, распознавание образов и символов. Подбор значений каких-нибудь коэффициентов. Приложение "Хотдог или не хотдог" из сериала Кремниевая Долина. Обычно нейросети справляются с таким очень хорошо. Рукописный ввод распознают шикарно, по фото могут назвать породу собаки, математические формулы читают. Но важно понимать, что под капотом даже у такой нейросети не возникает никаких понятных вам символов. Например, при распознавании рукописного ввода случайный набор пикселей, не имеющий для человека смысла, может быть с той же степенью уверенности интерпретирован нейросетью, как совершенно чёткая буква А. Просто мы на такой случайный набор не попадаем почти всегда, и поэтому всё ок. 2. Информации в вопросе средне, и в ответе нужно средне. Как правило, это предсказание, восстановление недостающих данных, улучшение качества фото, раскрашивание ч/б. С такими задачами нейросети справляются уже средненько. Улучшенный нейросетью снимок сразу видно. Предсказание лишь ненамного точнее, чем случайный выбор. Польза в том, что в обращении такие сети просты, а результат всё-таки дают. Но не стоит их переоценивать. Например, сюда можно отнести задачу суммаризации текста (по большому объёму текстов тебе печатают выжимку). Мои товарищи в одном чате несколько дней игрались с ботом-суммаризатором, и в основном половина написанных им фраз это просто мусор и ерунда для ржача. Но в другой половине всё-таки какой-то совсем небольшой смысл проглядывался. Недостаточный для того, чтобы задалбывать этим ботом участников чата (привет, ребята :) ), но не абсолютный рандом. 3. Информации в вопросе мало, а в ответе нужно много. Это генерация данных: вот как раз написание текстов, составление рисунков, логотипов и так далее. Так вот, по моему скромному, но всё-таки хоть немного компетентному мнению, в таких вопросах нейросети выдают полную херню. И хвалёная логотипная нейросетка Лебедева — тоже полная херня. И распиаренная GPT ничего толкового не пишет. Когда читаешь примеры в новостях-анонсах, сразу думаешь: "Вау, как круто!". Но когда пробуешь сам: ruGPT-3 по уровню осмысленности где-то чуть ниже "Яндекс.Рефератов", если помните такой сервис и суть его работы. Я не знаю, будут ли сети по созданию изображений работать так круто (сейчас доступа к ним ни у кого нет), но книга в соавторстве с человеком стала возможна только по той причине, что в качестве человека взяли Павла Пепперштейна, который берёт случайные комбинации словосочетаний и выдаёт это за литературу. Поверьте: человечество пока что в безопасности касательно захвата машинами. #dev
Hashtags
Търсене: #cabi
@science_100k20 · Post #268 · 23.09.2024 г., 12:03
#CABI#тестовыйдоступ РЦНИ информирует о том, что с 23 сентября по 22 ноября 2024 года открыт тестовый доступ к коллекции баз данных компании CAB International (CABI). Подробная информация о ресурсе и порядок доступа опубликованы на сайте Национальная подписка. Изображение от sergiorojoes на Freepik
Hashtags
@science_100k20 · Post #246 · 24.07.2024 г., 07:10
#CABI#тестовыйдоступ РЦНИ информирует о том, что до 13 сентября 2024 года открыт прием заявок на участие в тестовом доступе к коллекции баз данных компании CAB International (CABI). Даты проведения тестового доступа с 23 сентября по 22 ноября 2024 года. Подробная информация о ресурсе и форма заявки на участие в тестовом доступе доступны на сайте Национальная подписка. Изображение от sergiorojoes на Freepik
Hashtags
@libkhsu · Post #508 · 01.10.2024 г., 01:58
#CABI#семинар#вебинар#тестовыйдоступ Сегодня, 1 октября 2024 года, на площадке Центральной научной библиотеки имени Н.И. Железнова пройдет научный семинар, организованный совместно Отделом централизованной подписки Российского центра научной информации, ФГБОУ ВО «Российский государственный аграрный университет – МСХА имени К.А.Тимирязева» и компанией ООО «Дейтабейс100К20». Приглашаем присоединиться к трансляции, которая начнется в 10:00 (мск). Программа семинара доступна по ссылке. Будем рады видеть Вас в числе участников семинара!
@science_100k20 · Post #267 · 20.09.2024 г., 07:01
#CABI#семинар#вебинар#тестовыйдоступ Отдел централизованной подписки ФГБУ «Российский центр научной информации», ФГБОУ ВО «Российский государственный аграрный университет – МСХА имени К.А.Тимирязева» и компания ООО «Дейтабейс100К20» приглашают принять участие в научном семинаре «CABI Digital Library – ключевой ресурс в области сельского хозяйства, окружающей среды и прикладных наук о жизни». Семинар организован для поддержки тестового доступа, проводимого в рамках централизованной (национальной) подписки к коллекции баз данных компании CABI. В работе семинара примут участие представители компаний CABI и Дейтабейс100К20, сотрудники Отдела централизованной подписки РЦНИ и Центральной научной библиотеки имени Н.И. Железнова, специалисты и преподаватели университета РГАУ-МСХА имени К.А. Тимирязева. Дата проведения семинара: 1 октября 2024 года в 10:00 (мск) Место проведения: ЦНБ имени Н.И. Железнова, РГАУ-МСХА имени К.А. Тимирязева Программа семинара и форма регистрации доступны на сайте Национальная подписка.
@science_100k20 · Post #271 · 27.09.2024 г., 06:19
#CABI#ЦНСХБ#семинар#вебинар#тестовый доступ ФГБУ «Российский центр научной информации», ФГБНУ «Центральная научная сельскохозяйственная библиотека» и компания ООО «Дейтабейс100К20» приглашают принять участие в практико-ориентированном семинаре по ресурсу CABI Digital Library для сельскохозяйственных научных библиотек, аграрных научных и образовательных организаций. Семинар организован для поддержки тестового доступа, проводимого в рамках централизованной (национальной) подписки к коллекции баз данных компании CABI. В работе семинара примут участие представители компаний CABI и Дейтабейс100К20, сотрудники Отдела централизованной подписки РЦНИ и Центральной научной сельскохозяйственной библиотеки. Дата проведения семинара: 8 октября 2024 года в 12:00 (мск). Семинар пройдет в формате онлайн-трансляции. Программа семинара и форма регистрации доступны по ссылке. Будем рады видеть Вас в числе участников семинара!
@science_100k20 · Post #259 · 03.09.2024 г., 08:10
#CABI#CEPIEC#CNKI#Questel#Orbit#SAGE#тестовыйдоступ Российский центр научной информации напоминает, что продолжается приём заявок на участие в тестовом доступе к научным информационным ресурсам в рамках централизованной (национальной) подписки. По ссылкам, приведенным ниже можно ознакомиться с описанием каждого ресурса и заполнить форму заявки для включения организации в перечень участников тестового доступа. Электронные ресурсы в области сельского хозяйства и наук о жизни, социальных, общественных и естественных наук (приём заявок – до 13 сентября 2024 года): ⚫️CABI. Коллекция баз данных – содержит научную информацию в области сельскохозяйственных наук и наук о жизни. ⚫️CEPIEC. Коллекция полнотекстовых баз данных – в базе собраны исследования аналитических центров, научные и статистические данные способствующие изучению и пониманию современного Китая. ⚫️CNKI. Коллекция полнотекстовых баз данных – включает в себя публикации китайских и зарубежных академических периодических изданий, докторские и магистерские диссертаций, а также издания университетов и научно-исследовательских институтов. Электронные ресурсы в области химии, машиностроения и инженерных наук (приём заявок – до 20 сентября 2024 года): ⚫️Questel. Ресурс Orbit Chemistry module – модуль, интегрированный в платформу Orbit Intelligence, предназначенный для поиска молекул в более чем 75 миллионах патентных документах. ⚫️SAGE Publications. Полнотекстовая коллекция журналов IMechE Journal Collection – коллекция журналов, охватывающая широкий спектр областей машиностроения и инженерных наук. Image by tippapatt from Adobe Stock