TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

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

Резултати

Намерени 25 подобни публикации

Търсене: #ssw

当前筛选 #ssw清除筛选
Tutto Elezioni

@tuttoelezioni · Post #786 · 24.02.2025 г., 06:06

#Germania🇩🇪 #Parlamentari#Federali Risultati preliminari. Assegnazione dei seggi. ⬛️ L'Unione (#CDU/#CSU|EPP): 208* 🟦 Alternativa per la Germania (#AfD|ESN): 152 🟥 Partito Socialdemocratico di Germania (#SPD|S&D): 120 🟩 Alleanza 90/I Verdi (#Grüne|G/EFA): 85 🟪 La Sinistra (#Linke|LEFT): 64 🟦 Associazione degli Elettori del Sud Schleswig (#SSW|G/EFA): 1 * considerando separatamente i partiti, i risultati sarebbero così divisi: ⬛️ Unione Cristiano-Democratica di Germania (#CDU|EPP): 164 🟦 Unione Cristiano-Sociale in Baviera (#CSU|EPP): 44 N.B.: non vengono mostrate le variazioni dei seggi, in quanto con la recente rimodulazione della composizione del Bundestag (da 733 a 630 membri), il dato sarebbe fuorviante. @TuttoElezioni

Tutto Elezioni

@tuttoelezioni · Post #782 · 23.02.2025 г., 19:28

#Germania🇩🇪 #Parlamentari#Federali Quinto exit poll di Infratest dimap. Previsione sui seggi. Emittente: Das Erste. ⬛️ L'Unione (#CDU/#CSU|EPP): 209 🟦 Alternativa per la Germania (#AfD|ESN): 149 🟥 Partito Socialdemocratico di Germania (#SPD|S&D): 119 🟩 Alleanza 90/I Verdi (#Grüne|G/EFA): 90 🟪 La Sinistra (#Linke|LEFT): 62 🟦 Associazione degli Elettori del Sud Schleswig (#SSW|G/EFA): 1 @TuttoElezioni

Tutto Elezioni

@tuttoelezioni · Post #780 · 23.02.2025 г., 18:39

#Germania🇩🇪 #Parlamentari#Federali Quarto exit poll di Infratest dimap. Previsione sui seggi. Emittente: Das Erste. ⬛️ L'Unione (#CDU/#CSU|EPP): 210 🟦 Alternativa per la Germania (#AfD|ESN): 147 🟥 Partito Socialdemocratico di Germania (#SPD|S&D): 118 🟩 Alleanza 90/I Verdi (#Grüne|G/EFA): 92 🟪 La Sinistra (#Linke|LEFT): 62 🟦 Associazione degli Elettori del Sud Schleswig (#SSW|G/EFA): 1 @TuttoElezioni

Tutto Elezioni

@tuttoelezioni · Post #778 · 23.02.2025 г., 18:22

#Germania🇩🇪 #Parlamentari#Federali Terzo exit poll di Infratest dimap. Previsione sui seggi. Emittente: Das Erste. ⬛️ L'Unione (#CDU/#CSU|EPP): 210 🟦 Alternativa per la Germania (#AfD|ESN): 145 🟥 Partito Socialdemocratico di Germania (#SPD|S&D): 118 🟩 Alleanza 90/I Verdi (#Grüne|G/EFA): 94 🟪 La Sinistra (#Linke|LEFT): 62 🟦 Associazione degli Elettori del Sud Schleswig (#SSW|G/EFA): 1 @TuttoElezioni

Tutto Elezioni

@tuttoelezioni · Post #776 · 23.02.2025 г., 17:56

#Germania🇩🇪 #Parlamentari#Federali Secondo exit poll di Infratest dimap. Previsione sui seggi. Emittente: Das Erste. ⬛️ L'Unione (#CDU/#CSU|EPP): 210 🟦 Alternativa per la Germania (#AfD|ESN): 143 🟥 Partito Socialdemocratico di Germania (#SPD|S&D): 117 🟩 Alleanza 90/I Verdi (#Grüne|G/EFA): 96 🟪 La Sinistra (#Linke|LEFT): 63 🟦 Associazione degli Elettori del Sud Schleswig (#SSW|G/EFA): 1 @TuttoElezioni

Tutto Elezioni

@tuttoelezioni · Post #773 · 23.02.2025 г., 17:04

#Germania🇩🇪 #Parlamentari#Federali Exit poll di Infratest dimap. Previsione sui seggi. Emittente: Das Erste. ⬛️ L'Unione (#CDU/#CSU|EPP): 211 🟦 Alternativa per la Germania (#AfD|ESN): 142 🟥 Partito Socialdemocratico di Germania (#SPD|S&D): 116 🟩 Alleanza 90/I Verdi (#Grüne|G/EFA): 98 🟪 La Sinistra (#Linke|LEFT): 62 🟦 Associazione degli Elettori del Sud Schleswig (#SSW|G/EFA): 1 @TuttoElezioni

ПредишнаСтр. 1 от 3Следваща