Video

Ну с агентом это конечно очень сильно 🤔 Пример из свой фантазии с Хаусом в мыслях: Задаёшь, промты, параметры, описание, фикции, визуальный интерфейс и связь. ИИ работает- агент исполнение команд - исполнение - возврат ошибка и исправление - профит Ии работает, отвечает- агент исполняет - ии не справляется - агент даёт ссылку вики из поиска другая ии ищет инфу, агент получает результат и кормит ии - ии отвечает- агент исполняет команды- ии ошибаешься - агент меняет модель ии или до обучает согласно информации вики того языка. Ну и.т.д для создание приложения и. т. п Я понимаю что описал очень не правильно, но если разложить и создать очень много функций и этапов с тысячами параметрами и связями, то ИИ может работать грубо говоря уже сама по себе до результата и время затраченное своё на исправление ошибок ИИ можно откладывать до полного результата и с полнейшей оптимизации. Так сказать поставил и занимаешься другими делами. Не знаю, но представление как фантастических фильмах когда ии что-то создаёт по запросу 😅

Спасибо за информацию. А я хотел поднять у себя ламу 3, на 70 млрд параметров, для своего домашнего проектика. Думал что и из оперативки нормально будет работать. Поставил 64 Гб. Стало быстрее, чем из свопа, конечно, но всё равно слишком медленно. Может секунд по 20 - 30 генерировать одно предложение. Хочется чтобы всё было локально. У меня как раз 4090 простаивает. Заметил что если модель не сильно вылазит за пределы памяти видеокарты, то скорость генерации, остаётся более чем сносной. Попробовать, что-ли, поюзать квантированную намертво, самую маленькую... Но то что выдаёт лама 3, на 8 млрд параметров, меня совсем не устраивает. Очень она потерянная какая-то. Вдруг будет лучше.

Спасибо! Очень понятно и интересно. Начал погружаться в область LLM, так как планируется реализация проекта по разработке с использованием LLM. После этого видео сложилось уверенное понимание.

Спасибо за интересный обзор с примерами! Просьба на будущее - при подготовке презентаций учитывайте вставку видео с Вами. Иногда этот экран перекрывает информацию на слайде. Успехов Вам!

Подскажите пожалуйста, как удалять папки с Jupyter Notebook, которые я сама создала? Файлы без проблем удаляются, а при удалении папки - ошибку выдает.

Отличная лекция. Подскажите как попроще собрать локальную модель которую можно дообучить на наборе своих файлов ( вы приводили пример с Ночным дозором ).

🔔

👀👍

спасибо большое, у меня всё получилось, очень помогли, всё понятно))))

Спасибо за последовательность

А куда писать запрос на блокнот с кодом?!

Топ контент! Спасибо за видео

Как редко встречается такая хорошая подача и изложение материала.

Андрей, спасибо! я нашел кое что для себя ) и что самое интересное эта инфа опережающая событие! это просто ломает любого инфоцигана! на корню ) буду ждать еще и еще и вижу куда все это ведет) кстати думаю Вам будет интересно) я начал с Азиатских роликов потом западные и пришел к вам так как они все ссылаются друг на друга очень лестно отзываются о ваших методах с LLM )

pls share code

Классный обзор! Спасибо за то, что щедро делитесь своими глубокими знаниями! Успехов в развитии канала!

Вы святой человек. Невероятно понятно и нужно. Спасибо!

Говоря простым языком, "языковая модель" обучается, а точнее настраивается путем заданного следования (подбора) слов в определённом контексте. По сути это установление и запоминание ассоциативных связей между словами. Работа такой модели "с наружи" кажется интеллектуальной, а "изнутри" не совсем так. Проблема в том, что "обученная" по такой технологии модель не способна делать сложные логические умозаключения и выводы на исходные данные и пояснять получение своего результата. Человек когда думает и принимает решение, то он НЕ оперирует словами. Такого рода LM-модели (языковые роботы) могут с успехом использоваться в качестве подсказчиков в конкретных приложениях на словарной базе которых строилось их обучение. Питать же особых иллюзий на их будущее всемогущество будет просто наивно.

Бялть, крутой дед.

Спасибо! Снимаю шляпу.

не обижайтесь, пожалуйста, на бесполезный комментарий. просто хотел Вас поблагодарить за ваши труды. очень многое для себя подчеркнул. 🎉

Спасибо, хороший обзор!

Кто-то может скинуть ссылки - названия статей/материалов с рассуждениями по поводу того, что языковые модели это черный ящик и мы не понимаем, что происходит внутри ? Я так понимаю, что автор на 6:23 говорил именно об этом.

Нифига крутой вы мужик. Я подписался

качество видео почему-то максимум 360(

👍

Здравствуйте! Очень интересно. Подписался. Есть задача обучить нейросеть прогнозировать CTR тизера (картинка + текст). Для этого есть база очень похожих тизеров, для которых заранее известен CTR. Нужно скормить нейросети эти тизеры в качестве обучения. А затем попробовать определить прогнозный CTR у новых тизеров, где достоверный результат ещё не известен. Вопросы: 1. Способны ли нейросети на данном этапе развития решать такие задачи более или менее точно? 2. Какую модель лучше использовать для таких тестов? 3. На какой минимальной базе можно обучить нейросеть до получения достоверных прогнозов?

"После того как зарегистрируетесь, мы встретимся с вами..." и тут можно заканчивать ролик, переходя к другому. 😂

Андрей, спасибо вам за великолепное выступление! На будущее большая просьба добавлять ссылочки в презентацию - особенно при цитировании и демонстрации результатов исследований. Например, при поиске диаграммы импакта AI на роды дейтельности беглый поиск не дал результатов, поделитесь ссылкой?

Здравствуйте, Андрей! Спасибо за видео! Я всегда считал, что очень хорошо умею пользоваться поисковыми системами, но вот уже которую неделю не могу найти простую таблицу, где были бы перечислены требования к железу для LLM. Например, 13B модель, при такой-то квантизации - столько-то VRAM или столько-то RAM, и т.д. Не могли бы Вы немного просветить зрителей в этом вопросе?

Спасибо огромное за внятное объяснение! Очень дорогого стоит! Очень интересно посмотреть пример работы с дообучением и работы на домашнем компе/ноутбуку

Супер материал! Я долго искал такой канал как ваш!)

Вооооо ну наконец-то кто-то с мозгами и языком. Мое почтение, уважаемый

я увидел нейросеть стримера ( НЕЙРО-САМА ) и стали интересны нейросети и вот по чуть-чуть изучаю пайтон и еще всякое)

Как я рад, что CZcams мне порекомендовал ваше видео, все четко и без воды! Спасибо!

Огромное вам спасибо, очень интересно и понятно объясняете. Приятная и грамотная речь 👍

Это супер экспертное видео. Никакой воды... Лайк и подписка однозначно. Можно у Вас поучиться в этом направлении?:-)

Лучшее видео про LLM на русском языке. Спасибо Вам большое!

Если сравнивать сберовский "кандинский" и copilot microsoft по генерации изображений то выясняется что у сбера деньги скорее всего разворовали и отстал он в этом плане на всегда )))

Очень интересно

Очень хорошее видео. Подписалься на канал и телеграмм канал

выглядит так, словно имея 5 000$ на токены можно инди игру под стим получить за вечер.

Андрей, спасибо за видео с новыми интересными идеями!

bing chat тоже показывает ссылки, под капотом там chat gpt. Но доступен только через браузер Edge

31:20 - Есть много других способов проверить правильность ответа. Например я некомпетентный и не разбираюсь в Экселе Но просто Вставляю туда формулу и она работает или не работает. Если не работает то понятно что модель не справилась и что-то на галлюцинировало Либо какая-то другая проблема например другая версия Excel. Если работает значит ответ правильный. И для этого не надо разбираться. Так сказать проверка реальностью. Можно также проверять по другим косвенным признакам или сопоставлять ответы разных моделей. И банальную логику никто не отменял. В общем вариантов масса и это очень важно. Думаю именно этим надо руководствоваться особенно если учесть что нейросети становятся всё умнее и на всех компетенции не хватает. Но в целом за видео Спасибо. Хороший обширный обзор. Я правда почти все пробовал . Ну такой материал никогда не бывает лишним. До автогена руки не дошли. Тоже в основном общаюсь с Клауд. Мне кажется самый грамотный На данный момент. Хотя с мультимодальность у него плохо. Всё Хочу загрузить на компьютер и до Обучать на свои данных. Ну плохо в этом разбираюсь Да и софт Насколько я понял сырой. Очень не люблю писать команды в консоли. Когда уже доработают какой-то экзешник. Типа Пиноккио. Загорелся попробовал но тоже выдают ошибки. Надо разбираться... Поэтому на канал подписался Надеюсь появится Наглядная Походовое видео для чайников. Также хотелось бы оффлайн распознание теста Вот честно говорю эти слова ошибок много распознаёт онлайн

Здравствуйте. Как к вам обратиться, чтобы получить блокнот? Очень интересно все это

Спасибо!!! очень классное объяснение !!

Прекрасное вводное видео! Большое спасибо за проделанную работу!

Спасибо огромное за видео - в настоящее время пути входа в новую отрасль и смотрю видео, прохожу курсы - даже устроился в Яндекс на разметку данных для YandexGPT. Ваше видео очень помогло - я заинтересовался направлением prompt engineering

А куда писать по ноутбуку?