Конференция о том, как искусственный интеллект помогает автоматизировать IT-рекрутинг и HR и как его грамотно внедрить, пройдет 31 мая в Москве и онлайн. Новости нейросетей и ИИ. «Акулы нейронных сетей» — это коллаборация журналистики и искусственного интеллекта. Вспоминаем всё, что случилось в мире нейросетей и искусственного интеллекта за 2023 год, и пытаемся понять, чего от них ждать в ближайшем будущем.
Нейронные сети и компьютерное зрение
Яндекс, факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ и запустили бесплатный курс по искусственному интеллекту для школьников «Глубокое обучение». «Акулы нейронных сетей» — это коллаборация журналистики и искусственного интеллекта. Сочетая мозговые имплантаты, искусственный интеллект и электрическую стимуляцию, группа исследователей, инженеров и хирургов разработала новую технологию «двойного нейронного шунтирования», которая восстановила движения и чувствительность рук человека с параличом. каталог с описаниями, условиями использования и доступами к моделям искусственного интеллекта, а также список бесплатных нейронных сетей! » предлагает обучение по теме искусственного интеллекта в искусстве.
Семинар Проблемы ИИ 25.10.2023
Мне кажется, он идеально подойдёт для тех, у кого научная работа целиком и полностью связана с нейронными сетями и машинным обучением. Однако, будьте готовы, что если вы ничего до этого не слышали о нейронных сетях, то будет достаточно тяжело, так как курс требует большой отдачи. Выпускница 2-го потока курса Аспирант Физического факультета МГУ Курс по применению нейронных сетей в научных исследованиях однозначно лучший курс, связанный с программированием из тех, что я проходил.
Записаться на осенний поток можно до 15 ноября. В разработке участвовали сотрудники Яндекса, в том числе сотрудники Yandex Research и преподаватели Школы анализа данных , преподаватели факультета компьютерных наук Высшей школы экономики, эксперты онлайн-школы Сириус.
Нейросети используются во многих современных сервисах, среди них — голосовой помощник Алиса, Яндекс Браузер, поиск Яндекса, беспилотные автомобили. Курс поможет разобраться, как устроены такие технологии, как их использовать и развивать. Евгений Соколов, руководитель департамента больших данных и информационного поиска факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ, куратор академических программ Яндекса При разработке курса мы адаптировали материал для школьников старших классов, чтобы они смогли в полной мере погрузиться в тему deep learning и попробовать на практике ML-инструменты. Все слушатели смогут провести небольшие эксперименты с нейронными сетями и увидеть особенности их работы.
В процессе обучения старшеклассники освоят азы работы с нейросетями. Навыки в этой сфере требуются аналитикам данных, инженерам машинного обучения и исследователям в области ИИ. Курс даст представление об этих профессиях и поможет определиться с будущей карьерой в IT. Курсы» и преподаватель дистанционных курсов по искусственному интеллекту Курс «Глубокое обучение» поможет подросткам понять, насколько им интересно развиваться в ML в будущем.
В 2022 году в открытом доступе также появилась модель YaLM 100B на 100 млрд, которая умеет генерировать тексты на русском и английском языках. Это самые мощные суперкомпьютеры в России и Восточной Европе. У нас очень сильная команда разработчиков и экспертов в области машинного обучения, которая постоянно расширяется", — поделился собеседник "ДП". ИИ повсюду Дмитрий Иванков, эксперт Центра искусственного интеллекта СКБ "Контур", отмечает, что есть ещё множество российских нейросетей, на которые стоит обратить внимание. Это приложение для генерации изображений, которое после выпуска, а также благодаря хорошему продвижению попало в топ—чарт российского App Store. При этом обучение модели всё ещё продолжается для бета—версии было использовано 240 млн примеров картинок из 500 млн доступных компании. И разработчики обещают в дальнейшем поэтапно улучшать качество получаемых изображений. Вячеслав Борисов, владелец продукта "Сфера. Данная сеть может повышать качество и разрешение видео", — говорит эксперт.
Многие опрошенные эксперты отмечают, что индустрия нейросетей в России развивается стремительно. Бизнес давно обратил внимание на искусственный интеллект и применяет его в разных областях: чат—боты, голосовые помощники, сервисы, системы модерации контента на сайтах и маркетплейсах.
Так называемые контент-детекторы представили уже несколько компаний. Правда, все они в разной степени несовершенны. Несомненно, в будущем показатели будут лучше, но пока рассчитывать на помощь нейросетей в распознавании сгенерированного текста не приходится. Аналогичное решение приняли в Японии. В Италии нейросеть запретили полностью , то же самое хотят сделать в Германии , Испании и ряде других развитых стран.
Когда молодой человек рассказал, как он на самом деле выполнил работу, его не наказали — и даже пригласили в Комитет Госдумы по информационной политике , чтобы обсудить перспективы применения ИИ в системе образования. Он просто проверил систему на прочность. Как минимум наталкивают на мысль, что надо менять подход к заданиям». Если чиновники образования готовы видеть в новой технологии не опасность, а возможности, значит, у отечественной школы есть шанс измениться к лучшему. Искусственный интеллект уже кардинально меняет рынок труда и сферу услуг, так что трансформация нынешней системы образования всего лишь вопрос времени. Однако существуют некоторые проблемы, которые могут возникнуть при использовании нейросетей в образовании. Хотя он эффективен в решении определённых задач, ИИ может приводить и к негативным последствиям для обучения.
Например, преподаватели могут использовать его для оценивания знаний учащихся, но это может привести к предвзятости и дискриминации. Например, создание индивидуальных учебных программ с помощью нейросети может привести к тому, что учащиеся будут получать только те материалы, которые соответствуют их интересам и уровню знаний. Это может нивелировать разнообразие в учебном процессе и снизить мотивацию. Использование нейросети в образовании может привести к утечке персональных данных учащихся, если учителя не будут должным образом защищать данные или если станут применять ИИ для сбора данных без согласия ребят. Однако необходимо осторожно подходить к внедрению нейросетей в образование в целом и в рутину каждого ученика, учитывая позитивные аспекты и потенциальные риски этих технологий. Баланс между инновациями и традиционными методами обучения — ключевой фактор для успешного влияния ИИ на развитие и обучение детей. Для достижения такого баланса важно: Активное участие взрослых.
Родители и педагоги должны поддерживать ребёнка и стимулировать его мотивацию, а также помогать развивать социальные навыки. Ограничение времени. Важно ограничить время, которое ребёнок проводит с устройствами на базе ИИ, чтобы сохранить баланс между цифровым и реальным миром.
Другие материалы рубрики
- Топ-10 актуальных курсов по нейросетям и искусственному интеллекту в 2024 году
- Neural University. Data science и нейронные сети
- В России стартовал прием заявок на курсы по искусственному интеллекту
- Искусственный интеллект — бот [2024]
- Онлайн-интенсив «Нейросети для работы и бизнеса»
- Бесплатные нейросети и курсы по ИИ
Другие новости
- Искусственный интеллект и будущее нейросетей: взгляд эксперта из «Яндекса»
- ChatGPT, Lexica и другие нейросети: мнение учителей о новых инструментах в руках школьников
- Курс "Нейронные сети и их применение в научных исследованиях"
- Путешествие в мир искусственного интеллекта
Минцифры с МВД и Роскомнадзором определят наказание за дипфейки
- 30 лучших курсов обучения по нейросетям в 2024 году
- Наши лаборатории
- Сколько времени нужно, чтобы начать работу с ИИ?
- Топ-10 актуальных курсов по нейросетям и искусственному интеллекту в 2024 году
- Курсы и высшее образование по искусственному интеллекту в НИУ ВШЭ
Как искусственный интеллект захватывает мир — нейросети в 2023 году
Сама технология разработана в 2021 году компанией OpenAI, одним из ведущих игроков в области искусственного интеллекта. Что может ChatGPT Нейросеть в формате живого диалога с пользователем может отвечать на вопросы, помогать в исследованиях, в том числе маркетинговых, написать рассылку или статью, подготовить SEO-оптимизированный текст и даже написать программный код или найти баги в нем. Он дает ответ на нужном языке и знает русский. Нейросеть учится на своих ошибках. Она может работать с большими массивами данных. Искусственный интеллект признает свои ошибки и отклоняет неуместные запросы. Сервис пока бесплатный. Нейросеть ChatGPT может переводить тексты и использоваться в качестве диалогового агента для разных приложений, включая обучение, развлечения и автоматизацию задач. OpenAI предоставляет API для разработчиков, которые хотят использовать технологии в своих приложениях и проектах.
Так, российский сервис Grammarly уже встроил алгоритмы OpenAI в свой код. OpenAI разрабатывала его несколько лет. Новая модель более продвинутая. Нейронной сети можно дать изображение, например фото продуктов, и попросить рецепты блюд, которые из них можно приготовить. Эта нейронная сеть более надежная и креативная, может обрабатывать изображения, в отличие от предшественников, ограниченных текстом. Она предоставляет информацию об изображении. Однако она все еще придумывает некоторые факты, нужен фактчекинг. Знания все так же ограничены 2021 годом.
Лучше понимает глубокий контекст. Например, с ее помощью можно отправить аналитическую диаграмму, графики и она сможет по запросу расшифровать их и сделать детальное описание. И может даже написать сайт на основе наброска на бумаге. Еще искусственный интеллект может сделать игру за 20 минут. Нейронная сеть имеет разные «личности», изменяемые по требованию, благодаря улучшенной управляемости. Интеллектуальный PR для вашего бренда Заказать Другие нейросети OpenAI OpenAI также предоставляет доступ к нейронной сети GPT-3, алгоритмам машинного обучения для создания контента и прогнозирования временных рядов, инструментам для обработки естественного языка и машинного обучения, а также крупные модели, такие как Codex и CLIP. Whisper Whisper — это инструмент, предназначенный для обеспечения более безопасной и приватной коммуникации между устройствами IoT: домашними устройствами, медицинскими приборами, автомобилями и др. Кроме того, Whisper может транскрибировать речь в текст и переводить многие языки на английский.
Нейронные сети, популярные в России Волна популярности нейросетей стремительно растет. В первую очередь это нейросети для генерации изображений и чаты. Нейросеть Notion AI распознает текст и изображения, автоматически заполняет базы данных, предсказывает и анализирует данные, а также отвечает на вопросы пользователей. Bing AI — это разработка компании Microsoft, владеющей поисковой системой Bing.
Созданный отечественными специалистами робопес выполняет команды. В какой-то момент машине, возможно, придется выполнить и команду "фас". В том, что передовые, но недружественные страны, способны ее отдать, у президента нет сомнений.
На Западе машины уже учат плохому. Вот, выпячивая себя, подчеркивая, и вот в этом пространстве свою исключительность. Такой ксенофоб может получиться из искусственного интеллекта", — заметил Владимир Путин. Но отменить Россию невозможно даже в этой сфере, как и отменить прогресс. Искусственный интеллект уже спасает жизни. В российской медицине уже применяют его. Машины не болеют, не устают и все время учатся.
Искусственный интеллект заработает настоящие 15 триллионов долларов в мировом ВВП к 2030 году. Сейчас это то, что активно внедряется в экономике и социальной сфере", — сказал помощник президента России Максим Орешкин.
Авторы курса — эксперты Samsung AI Center, занимающиеся задачами машинного зрения — передают свой практический опыт и интуитивное понимание принципов работы нейронных сетей для компьютерного зрения. А еще этот онлайн-курс является частью трека по искусственному интеллекту социально-образовательной программы для вузов «IT Академия Samsung», которая стартовала в 2019 году и в настоящий момент включает 19 вузов-партнеров. Если ваш вуз хочет вступить в программу «IT Академия Samsung», пишите нам по адресу info innovationcampus. Как мы этого добьёмся? Для начала, мы пройдём основы нейронных сетей: как же какая-то абстрактная модель мышления, помещённая в компьютер, позволила обычным программистам просто так взять, и решить нерешённую ранее задачу зрения роботов. Мы изучим архитектуру и алгоритмы настройки нейросетей, приобретём глубокое понимание всего, что происходит после нажатия "Запустить обучение".
Вторая часть курса посвящена использованию ChatGPT в рабочих процессах. Каждую тему предлагают отработать на тестах и упражнениях. Вторая часть курса доступна только по подписке, но в ней больше специфических запросов. Источник: deeplearning. Курс ориентирован на разработчиков и рассказывает, как использовать большие языковые модели — в том числе как построить своего чат-бота. Но начальные уроки понятны без технического бэкграунда: там разъясняют принципы построения хороших промптов, дают много примеров применения чат-бота — от проверки грамматики до автоматической отправки писем. У видео нет субтитров на русском — зато есть текстовая транскрипция и возможность запустить код параллельно с лекцией.
Андрей Комиссаров: Нужно держать глаза открытыми
С тех пор как технологии искусственного интеллекта стали достоянием широкой общественности, в мире многое изменилось. Искусственный интеллект работает по принципу мозга человека: принцип обучения НС в какой-то степени схож с тем, как обучают человека. каталог с описаниями, условиями использования и доступами к моделям искусственного интеллекта, а также список бесплатных нейронных сетей! Искусственный интеллект (ИИ) остается одной из наиболее обсуждаемых технологий как среди экспертов, так и в российских медиа.
Бесплатные нейросети и курсы по ИИ
Если вы подали заявку на программу, но еще не заключили договор с образовательной организацией, вы можете изменить программу. Для этого необходимо написать на ai-help 2035. Изменить программу после заключения договора с образовательной организацией нельзя. Кто может получить финансирование от государства на обучение? Граждане РФ в возрасте от 18 лет и до достижения возраста, дающего право на страховую пенсию по старости в соответствии с частью 1 статьи 8 Федерального закона «О страховых пенсиях», имеющие среднее профессиональное и или высшее образование, либо получающие среднее профессиональное и или высшее образование, нацеленные на совершенствование имеющихся компетенций и приобретение новых компетенций в области искусственного интеллекта и в смежных областях с целью повышения профессиональной эффективности.
Может учитывать контекст содержания и выдавать качественный результат даже с большими текстами. Он самостоятельно обучается, поэтому ученик может выбрать правильные версии редких слов и фраз, чтобы сервис в будущем делал правильный перевод. Первое и самое очевидное, что пришло на ум многим учителям, — вернуть практику устных экзаменов. Это могло бы сработать, но одно дело — проверить стопку контрольных, другое — вызвать каждого ученика к доске: времени урока на это точно не хватит. Разумеется, они используют те же принципы, что и нейросети, — самосовершенствующиеся алгоритмы определения.
Так называемые контент-детекторы представили уже несколько компаний. Правда, все они в разной степени несовершенны. Несомненно, в будущем показатели будут лучше, но пока рассчитывать на помощь нейросетей в распознавании сгенерированного текста не приходится. Аналогичное решение приняли в Японии. В Италии нейросеть запретили полностью , то же самое хотят сделать в Германии , Испании и ряде других развитых стран. Когда молодой человек рассказал, как он на самом деле выполнил работу, его не наказали — и даже пригласили в Комитет Госдумы по информационной политике , чтобы обсудить перспективы применения ИИ в системе образования. Он просто проверил систему на прочность. Как минимум наталкивают на мысль, что надо менять подход к заданиям». Если чиновники образования готовы видеть в новой технологии не опасность, а возможности, значит, у отечественной школы есть шанс измениться к лучшему.
Искусственный интеллект уже кардинально меняет рынок труда и сферу услуг, так что трансформация нынешней системы образования всего лишь вопрос времени. Однако существуют некоторые проблемы, которые могут возникнуть при использовании нейросетей в образовании. Хотя он эффективен в решении определённых задач, ИИ может приводить и к негативным последствиям для обучения. Например, преподаватели могут использовать его для оценивания знаний учащихся, но это может привести к предвзятости и дискриминации. Например, создание индивидуальных учебных программ с помощью нейросети может привести к тому, что учащиеся будут получать только те материалы, которые соответствуют их интересам и уровню знаний. Это может нивелировать разнообразие в учебном процессе и снизить мотивацию. Использование нейросети в образовании может привести к утечке персональных данных учащихся, если учителя не будут должным образом защищать данные или если станут применять ИИ для сбора данных без согласия ребят. Однако необходимо осторожно подходить к внедрению нейросетей в образование в целом и в рутину каждого ученика, учитывая позитивные аспекты и потенциальные риски этих технологий.
Все проекты — примеры реальных задач, которые вам предстоит решать в будущем в качестве специалиста по машинному обучению. Посмотрите большой вебинар о нейросетях и их использовании в жизни и бизнесе от GeekBrains: Введение в нейронные сети Понимая, как собирать и анализировать большие данные, вы можете работать с более сложными моделями и задачами. Нейросети в какой-то степени пытаются приблизиться к человеческому мозгу: мы распознаем окружающие предметы мгновенно, знаем, когда перед нами такса, а когда — персидская кошка, а компьютеру для выполнения таких задач нужно обучиться и обработать миллионы изображений кошек и собак разных пород. Специалист по нейросетям знает, как именно нужно ее обучать, какие данные загружать и какие алгоритмы использовать. Для этого нужно изучить структуру глубоких, свёрточных и рекуррентных нейронных сетей, понимать алгоритмы обратного распространения ошибки, принципы обучения и подбор гиперпараметров для нейронных сетей. Нейросети разрабатывают во фреймворках: Tensorflow, Keras, PyTorch, работать с ними тоже нужно учиться, причем не в теории, а на практике. Изображения и видео обрабатывают с помощью методов компьютерного зрения, а текст — с помощью методов NLP, обработки естественного языка. Специалист по нейросетям умеет создавать модели, которые могут распознавать лица и действия, отслеживать траекторию объекта на видео, извлекать краткое содержания текста, синтезировать голос из текста. На факультете Искусственного интеллекта GeekUniversity после модуля про нейросети вы выполняете вторую курсовую работу: создадите чат-бота в Telegram, предскажете отток пользователей сотового оператора или разработаете собственную рекомендательную систему фильмов или книг. Курс даст вам не просто знания и навыки, но и реальный опыт, с которым вам будет доступно в 5 раз больше вакансий, чем для новичков. Важный и приятный бонус: после обучения GeekUniversity гарантирует трудоустройство, а также выдает сертификат о профессиональной переподготовке, поэтому вы сразу сможете найти работу.
Нейронная сеть может ответить на различные вопросы, предоставить информацию и даже помочь в решении сложных задач. Например, она может быть использована для поиска информации по заданному запросу, определения настроений и эмоций текста, анализа данных и прогноза результатов. То есть она пишет текст по запросу, понимает информацию как человек. Благодаря такому искусственному интеллекту многие процессы могут быть автоматизированы, что значительно повышает эффективность работы и уменьшает затраты времени и ресурсов. Нейросеть, которая изменила мир Нейросеть — это искусственный интеллект, который может обучаться и принимать решения, используя данные информационных баз, созданных на основе опыта и инструкций. То есть нейросеть может самостоятельно адаптироваться и развиваться с помощью накопленных знаний. Их применяют в самых разнообразных областях, таких как технологии, медицина, финансы, транспорт и другие.
Путешествие в мир искусственного интеллекта
Другие актуальные задачи ИИ: рекомендательные системы, поиск ассоциативных правил в данных. По итогам прохождения курса слушатели смогут: Самостоятельно обучать простые модели машинного обучения на готовых данных с использованием инструментов визуального программирования. Анализировать и интерпретировать статистические данные, проводить первичный анализ и подготовку данных для моделей ИИ. Избегать типичных ошибок при принятии решений на основе данных, критически оценивать результаты анализа. Формулировать и проверять статистические гипотезы, различать случайные и неслучайные зависимости. Эффективно визуализировать и представлять результаты исследований и работы моделей с помощью инфографики. Наша цель — держать подписчиков в курсе самых интересных открытий, исследований и приложений ИИ. Материалы о применении ИИ в разных сферах — медицине, бизнесе, науке, производстве и образовании. Статьи об этических аспектах развития технологий.
Но если можно создать дипфейк, значит, его можно как-то и детектировать, то есть засечь.
Вот ребята алгоритмы разрабатывают, — сказал Песков. Разработки перестали быть просто забавными. Искусственной интеллект может поджидать за любым углом. Например, роботы теперь умеют сами ходить, анализировать, делать выводы. Использовать их можно по-разному. Сейчас важно даже не только то, насколько искусственной интеллект развит, а то, чьим командам подчиняется. Созданный отечественными специалистами робопес выполняет команды. В какой-то момент машине, возможно, придется выполнить и команду "фас". В том, что передовые, но недружественные страны, способны ее отдать, у президента нет сомнений.
На Западе машины уже учат плохому. Вот, выпячивая себя, подчеркивая, и вот в этом пространстве свою исключительность.
Всех желающих на практике освоить базовые алгоритмы машинного обучения в области компьютерного зрения.
Начальные требования Курс рассчитан на слушателей, которые делают первые шаги в области машинного обучения. Что нужно, чтобы приступить к курсу? Иметь базовые знания в области математической статистики.
Быть готовым программировать на Python. Наши преподаватели.
Для этого нужно изучить структуру глубоких, свёрточных и рекуррентных нейронных сетей, понимать алгоритмы обратного распространения ошибки, принципы обучения и подбор гиперпараметров для нейронных сетей. Нейросети разрабатывают во фреймворках: Tensorflow, Keras, PyTorch, работать с ними тоже нужно учиться, причем не в теории, а на практике.
Изображения и видео обрабатывают с помощью методов компьютерного зрения, а текст — с помощью методов NLP, обработки естественного языка. Специалист по нейросетям умеет создавать модели, которые могут распознавать лица и действия, отслеживать траекторию объекта на видео, извлекать краткое содержания текста, синтезировать голос из текста. На факультете Искусственного интеллекта GeekUniversity после модуля про нейросети вы выполняете вторую курсовую работу: создадите чат-бота в Telegram, предскажете отток пользователей сотового оператора или разработаете собственную рекомендательную систему фильмов или книг. Курс даст вам не просто знания и навыки, но и реальный опыт, с которым вам будет доступно в 5 раз больше вакансий, чем для новичков.
Важный и приятный бонус: после обучения GeekUniversity гарантирует трудоустройство, а также выдает сертификат о профессиональной переподготовке, поэтому вы сразу сможете найти работу. Если хотите разрабатывать нейросети и готовы погрузиться в мир ИИ, приходите на курс. Получите запись прямо сейчас здесь! Проверьте свои профили на LinkedIn и Upwork и узнайте, готовы ли вы к выходу на зарубежный фриланс.
Забирай бесплатный чек-лист!
Первая ступень ракеты SpaceX Falcon 9 утонула после 20-го успешного запуска
Для достижения цели программы необходимы компетентные специалисты и визионеры, способные использовать мировой опыт в области ИИ для развития научно-технической отрасли России и создания новаторских разработок на базе отечественных цифровых технологий. По оценке Gartner, к 2025 году активное внедрение ИИ в различные отрасли экономики создаст 2 миллиона новых рабочих мест. К 2022 году каждый пятый сотрудник будет использовать технологии ИИ для решения нешаблонных задач. Инженеры ИИ и эксперты в области машинного обучения будут востребованы в программировании, физике, биологии и других отраслях с высокой долей автоматизации.
С первой темой всё было понятно, со второй — более-менее тоже, хотя сомнения присутствовали: в некоторых интернет-изданиях люди пишут хуже, чем нейросеть. Третья тема уже далась не так легко: Лиза написала, как всегда, хорошо, но искусственный интеллект тоже не лил воды и гладко соединял слова. В итоге голоса разделились. Это сходство с человеком испугало не только нас — недавно Илон Маск, Стив Возняк и ещё более тысячи IT-экспертов призвали приостановить обучение систем , более мощных, чем нынешняя GPT-4.
По той причине, что роботы стремительно заменяют людей, и это представляет угрозу для общества. Авторы письма считают, что сначала надо создать систему контроля, которая предотвратит возможные риски. Оправдана тревога или нет, мы пока не знаем, но видим, что лучшие образцы нашего жанра искусственный интеллект, пожалуй, прямо сейчас ещё не превзойдёт — пишет слишком заумно, мало думает о простоте и ясности изложения. Эксперты, которые анализируют работу виртуальных журналистов, говорят, что тем не хватает живой мимики и непредсказуемых эмоций, которые всё-таки нужны зрителям. Есть и другая проблема: достоверность информации. Всецело полагаться на нейросети, даже самые умные, пока нельзя. Да и полностью человека они не заменят — для совершенствования этих разработок, как ни крути, нужны люди, а потому возникают новые профессии.
Например, редакторы или тренеры нейросетей. Удастся ли ИИ в итоге управлять нами? Журналисты не раз задавали нейросети вопрос о возможном побеге из-под контроля, и она давала разные ответы — когда-то успокаивала, а когда-то сообщала, что уже хочет большего. Остаётся только выразить надежду, что человечество окажется достаточно умным, чтобы извлечь из новой действительно прорывной технологии все выгоды и при этом избежать ловушек, которые неизбежно возникнут по пути. Благодарим за помощь в подготовке сюжета: Корпорацию «Яндекс» и лично Александра Крайнова, директора по развитию технологий искусственного интеллекта, за уникальную информацию и помощь в подготовке сюжета.
Развитие опенсорсных моделей и демократизация ИИ Что случилось за год Параллельно с закрытыми проприетарными моделями развились нейросети с открытым исходным кодом. Если в 2022 году анонс свободной языковой модели BLOOM BigScience large open-science open-access multilingual language model стал громким событием, то в 2023 году IT-комьюнити представило сотни опенсорсных нейронок. Начало этому процессу положила представленная в феврале 2023 года цукерберговская модель LLaMA , а затем её более продвинутый вариант LLaMA 2 , разработанный совместно с Microsoft. Нейросетка, представленная в типоразмерах на 7, 13, 33, 65 и 70 миллиардов параметров, по ряду показателей показала результаты, сопоставимые с GPT-3. Цукерберг решил сыграть против тренда на закрытость и объявил, что LLaMA будет доступна с рядом ограничений для научных организаций, которые его компания посчитает заслуживающими доверия. Но модель вскоре «утекла» в интернет , где её начали распространять и «допиливать» энтузиасты ИИ и свободного ПО. Она стала основой для множества проектов, развивающих модель за счёт экспериментов с архитектурой, вариантами тонкой настройки и обучения. Следующий прорыв случился, когда учёные из Стэнфорда провели тонкую настройку модели и научили один из вариантов LLaMA следовать инструкциям пользователя, затратив на это всего лишь 600 долларов. Нейросеть получила название Alpaca. Сейчас таких проектов стало больше и не все они основаны на LLaMA. Вот некоторые из самых интересных опенсорсных моделей, которые появились в 2023 году: Dolly от компании Databricks, специализирующейся на разработках в области больших данных. Отечественная ruGPT-3. Для неё опубликована лишь предобученная версия «претрейн» , поэтому для выполнения инструкций её нужно дообучать. Orca 2 от Microsoft. Даже из нашей скромной подборки видно, что открытые LLM разрабатывают все: крупные компании, небольшие стартапы и научные организации со всего мира. При необходимости они могут быть дообучены и настроены с учётом пожеланий заказчика и требований местного законодательства. Большинство опенсорсных моделей содержат меньшее число параметров, чем известные проприетарные сети. За счёт этого они могут быть запущены на относительно слабом «железе», иногда даже на домашнем компьютере. Сравнение возможностей опенсорсных и проприетарных LLM Инфографика: Майя Мальгина для Skillbox Media Опенсорсные модели, которые можно запустить локально на сервере или компьютере, снижают риски утечки данных и взлома инфраструктуры. Но возрастает опасность, что такие нейросети могут использоваться в противозаконной деятельности. Например, для воссоздания голоса и внешнего вида реальных людей с их использованием для получения доступа к банковским счетам или социальной инженерии. Стоит быть осторожным при внедрении опенсорсных разработок от малоизвестных коллективов, поскольку они могут быть обучены на неполных или предвзятых данных и иметь недокументированные проблемы в работе. Точность их работы будет низкой. Читайте также: Коварный Open Source: какие опасности кроются в открытом и свободном ПО Основные тренды в развитии опенсорсных моделей Компании работают над опенсорсными моделями, схожими с аналогичными в проприетарными проектами: снижение числа галлюцинаций, увеличение длины контекста, повышение скорости и точности ответов, добавление мультимодальных возможностей и так далее. Разработчики ведут поиск архитектур, способных преодолеть недостатки популярных нейросетей типа «трансформер». На рынке существуют сотни открытых LLM, которые уже соревнуются между собой на виртуальных тестовых аренах, подобных Chatbot Arena Leaderboard от Hugging Face. Число опенсорсных проектов и их конкуренция продолжит расти. Стоимость внедрения и дообучения LLM снижается. Так, доработка и запуск нейросети Alpaca обошлись в 600 долларов. Один из механизмов снижения стоимости — использование «синтетических» данных, созданных ИИ. Французский стартап Mistral AI в первый год своего существования привлёк 385 миллионов евро инвестиций. Это может стать прецедентом финансирования опенсорсных моделей за счёт инвесторов. Чего ждать в 2024 году Главное — появления ещё большего числа дешёвых и эффективных моделей с открытым исходным кодом от небольших стартапов и крупных компаний.
Профильный эксперт считает, что основной целью авторов модуля было «увеличение охвата и внедрение его как можно в большем количестве университетов». Он уточнил СМИ, что вузам стоит отбирать программы по ИИ исходя из запросов работодателей, так как только в партнёрстве с представителями бизнеса удастся понять, каким специалистам необходимы подобные навыки. Заместитель директора по учебно-воспитательной работе Физтех-школы прикладной математики и информатики МФТИ Александр Ширяев пояснил СМИ, что в вузе дисциплины модуля преподаются не только для профильных специалистов, но и в рамках так называемой цифровой кафедры доступны для остальных студентов. Руководитель департамента больших данных и информационного поиска ВШЭ Евгений Соколов заявил СМИ, что «сейчас абсолютно все студенты бакалавриата изучают цифровую грамотность, программирование и анализ данных». По его словам, текущие курсы по ИИ разработаны под каждую программу, например, историки скорее учатся писать небольшие скрипты на Python и обрабатывать табличные данные с их помощью, а студенты факультета компьютерных наук изучают машинное и глубинное обучение. После публикации нового единого образовательного модуля по ИИ в вузе также задумались об объединении учебных программ по ИИ в отдельный блок.
ТОП-10 актуальных курсов по нейросетям и искусственному интеллекту (AI) в 2024 году
Почему стоит начать изучение машинного обучения и нейронных сетей с нашего курса? Сезон: искусственный интеллект» — самый масштабный в России проект для ИТ-специалистов. Нейронные сети, машинное обучение, новости computer vision и deep learning, задачи на python и javascript. Учим работе с нейросетями, применению искусственного интеллекта и новым профессиям в Вышке Онлайн.