Жёлтые рыбки Вавилона
Из меня отвратительный собеседник. Мне плохо даётся диалог не по существу, и вообще тесно в комментариях ЖЖ. Поэтому я редко пишу в чужих журналах. Пусть будет здесь. Да, очередная «простыня». Да, про нейросети. Я предупредил.
( Read more... )
Comments 40
Очень хорошо, спасибо.
Тут есть опять проблема языка - айтишники, которые чуть-чуть интересуются всем подряд в айти, а не только «живут в своей узости» (не важно - расчета дифуров, клепания сайтов, построения корпоративных порталов) они и правда от всего этого все еще «нервно курят» и переосмысливают/боятся что-то сказать (про переосмысление - вот только сейчас родилось: а html сайты никто еще не просил нейросетку сделать? а насколько это быстрее чем «васю» просить? то есть в нише где и так сидят исключительно голодные студенты станет еще более тесно? то есть пострадают от нейросетей опять самые незащищенные работники? то есть реально надо думать о «полевении», а не о прогрессе...) - и вот при таком «ментальном фонтанировании» своем, да при выплесках с разных сторон «да это просто текстовый поиск, чем он лучше гугла?» как-то сил на диалоги уже не остается.
Reply
// html сайты никто еще не просил нейросетку сделать?
сайт 1992 года она сделает, а современный нет
Главная проблема сейчас - это ограниченность объема выдачи, для полноценной работы нужны десятки килобайт промпта.
Вторая проблема, которую обещали решить в GPT4, но спрятали после презентаций и молчат вообще - это прием картинок и выдача кода и вообще текста на основе закинутых картинок. Как минимум простой дизайн покомпонентно можно было бы так верстать.
Пока на практике приходится пробавляться по сусекам - к примеру, просить закодировать CSS-анимации или вообще готовые рецепты верстки, улучшить и покритиковать написанный код, написать регулярное выражение и тд
Reply
Уже делает и даже заливает на хостинг сама)))
Reply
«это просто текстовый поиск - что он в гугле нашел, то вам и написал».
Reply
>>интерфейс, который сам обладает неким «чувством системы» и способен гибко менять управляющие воздействия
...чтобы ударить головой фламинго по ежу, нужно было выпрямить ему шею, но
как раз это у Алисы никак не получалось: птица всё время оборачивалась и
с изумлением смотрела на неё
Reply
Верно. Но ведь и человек не Шиком брит: параллельно изобретаются и обкатываются технологии анализа, контроля и предсказания поведения сетей. Это уже и близко не такой чёрный ящик, каким всё было ещё пару лет назад. Море работ, от методик "распутывания" внутреннего представления до способов прямой внешней манипуляции выдачей.
В той же генерации картинок сейчас "правит бал" Control Net: внешняя нейросеть-контроллер, этакие "вожжи" для SD. Которые можно плавно отпустить/натянуть в диапазоне от "делай как хочешь" до "рисуй ровно по вот этим контурам, нравится тебе или нет".
Reply
>>контроля и предсказания поведения сетей
человеком или другой "более лучшей" нейросетью?
Reply
Человеком с помощью инструмента. Так получается, что самый удобный инструмент для тонкого контроля большой и сложной сети это маленькая и простая, предсказуемая.
Reply
причем раньше автоматическое подразумевалось не особо гибкое, с такими нейронками управление переходит на следующий уровень гибкости
И я постоянно забываю крикнуть ключевое слово - "трансформер!" - даже когда пытаюсь возразить тем, кто считает, что нейронки не изменились со времен перцептрона
Reply
Спасибо. В целом я согласен. В случае трансформера же потребуются усилия, чтобы ограничить его функциональность. Ведь подшипник должен быть подшипником и выполнять именно то, что требуется. Основная проблема в нештатных ситуациях, непонятно, что будет делать трансформер в таких случаях. Все возможные ситуации можно же предусмотреть только в ограниченном количестве приложений.
Reply
По этой теме выходит столько работ, что я даже просто окинуть взглядом не успеваю в свободное время, не то, что читать. Достаточно большой кусок науки сейчас это чисто прикладные методы анализа и контроля поведения сетей. Часть уже обкатывают в реальности.
Я выше написал в комментарии про "вожжи" для генератора картинок. Это общий принцип, похоже, который нащупали:
Попытка механистического контроля (поиск неких отдельных функциональных контуров внутри нейросети) не работает, я приводил пример неправильного подхода к анализу. Но чем проще и "уже" по функциям нейросеть, тем она предсказуемее. Тем более, что это всё гладкие функции и малые дельты данных дают малый сдвиг результата. Поведение совсем простой вполне можно "уместить в голове". Поэтому к большой и сложной нейросети создаём/обучаем набор маленьких простых ("тупых", да) специализированных сеток-инструментов, от "проб", способных через состояние слоя предсказать зависимости результата от входных данных, до "контроллеров", ставящих на любом этапе рамки нужной нам жёсткости.
Вот эта ( ... )
Reply
Не соглашусь. Это как с распознаванием плохо изображённого символа: то ли «б», то ли «6», то ли вообще «8» это была - тут же и человек усомнится, начнёт ломать голову над контекстом и т.д. И, в конце концов, примет какое-то решение, которое будет однозначным: например, это «б» и точка. Но то человек, он это делает относительно медленно и его, по идее, всегда можно расспросить, почему он решил именно так, а не иначе и т.д. Нейросеть же работает быстро и может неожиданно и резко (для людей) изменить поведение вследствие таких вот решений.
Reply
Reply
Leave a comment