3 варианта, как развитие «Быстрых ответов» может повлиять на бизнес
Сразу — «Быстрый ответ» от YandexGPT.
Ответ не соответствует заданному вопросу — обратим внимание и на это. Если нейросеть часто будет давать ответы такого качества, количество переходов на сайты кардинально не изменится
Теперь — к сценариям, которые могут ждать бизнес, если качество ответов YandexGPT будет стабильно высоким. Их три.
Вариант № 1 — Нейтральный: Бизнес сократит ресурсы на обработку информационных запросов и сосредоточится на коммерческих.
«Быстрые ответы» могут повлиять на информационные запросы, которые приносят качественный трафик с рекламы. Это коснется не только рекламы на Поиске, но и рекламы в РСЯ. При этом блок не показывается по коммерческим запросам и продвижение по ним останется эффективным.
Вариант № 2 — Негативный: Бизнес сократит ресурс на продвижение в Рекламной сети Яндекса и нарастит бюджет на рекламу на других площадках.
«Быстрые ответы» могут снизить охват пользователей в РСЯ. Рекламодателям, которых это не устроит, нужно будет искать альтернативные форматы продвижения, конкуренция в которых вырастет. Это может стать критичным для небольшого бизнеса, чей бюджет на продвижение ограничен.
Есть и другая точка зрения — эффективность кампаний в РСЯ не просто не снизится, а вырастет.
Вариант № 3 — Позитивный: Бизнес сделает упор на продвижение в РСЯ.
«Быстрые ответы» будут стимулировать площадки к улучшению контента — ведь только качественный и оптимизированный контент может попасть в блок. В результате количество переходов на такие площадки может расти, соответственно, может расти и эффективность кампаний, запущенных в РСЯ.
Как работает Yagpt 2?
Как YandexGPT 2 может понимать, что вы хотите от неё, и генерировать такие качественные и уникальные тексты? Для этого она использует искусственный интеллект и машинное обучение. Она анализирует миллионы текстов, которые собраны и отфильтрованы специалистами Яндекса , и находит в них закономерности, связи и стилистику.
Затем она применяет эти знания к вашему запросу и создаёт текст, который соответствует вашим пожеланиям и ожиданиям. При этом она учитывает контекст, смысл, грамматику и логику. Она также проверяет, насколько текст уникален и оригинален, чтобы не повторяться и не нарушать авторские права. Всё это происходит в считанные секунды, благодаря мощным вычислительным ресурсам Яндекса.
Вам также может понравится:HeyGen: как создать видео с AI-аватаром и голосом за 5 минутAdobe Firefly: нейросеть, которая превращает текст в изображение
Структура нейросети
Нейросеть объединяет в себе большое количество искусственных нейронов. Для решения поставленной задачи они обмениваются данными друг с другом — примерно также, как нейроны в мозге человека. Каждый из них отвечает за выполнение какой-то очень мелкой и узкой задачи. Данные передаются от одних нейронам к другим, пока не будут обработаны в соответствии с запросом пользователя.
Структура нейросети состоит из 3 элементов:
- Входной слой. Нейросеть получает информацию, будь то картинка или текст. Входной слой переводит данные в числовой вид, понятный машине, и передает их для дальнейшей обработки.
- Скрытый слой. Выполняет множество действий, с целью нахождения оптимального решения задачи. Например, обнаруживает в исходной картинке знакомые ей элементы — капли дождя, животное, предмет.
- Выходной слой. Здесь результаты обработки данных преобразуются в понятный человеку вид. Например, в описывающий картинку текст, если перед нейросетью была поставлена задача распознавания изображения.
Никакого разума, мышления, сознания у нейросети нет. Рассуждения на эту тему не имеющими ничего общего с реальностью. Просто в распоряжении всех желающих оказались компьютерные программы, принципиально отличающиеся от обычных. Некоторых это, скорее всего, немного напугало. Со временем люди привыкнут к существованию нейросетей и научатся с ними работать.
Как выбрать исходники для LoRa?
Чтобы создать модель LoRa, передающую внешность определённого персонажа, необходимо собрать коллекцию фотографий или артов, на которых лицо модели хорошо заметно и занимает большую часть кадра. Если для вас важнее стиль и позы, можно использовать исходники, на которых лучше видно окружение, одежду или движения выбранного героя.
Оба варианта имеют как слабые, так и сильные стороны.
Копирование лиц, особенно с одного ракурса, позволит нацепить на любую генерируемую модель желанный образ, точно передавая внешность персонажа. Однако точное копирование плохо работает с нестандартными моделями или ракурсами.
Копирование стиля улучшит генерацию картинок, схожих в общих чертах. Движения, ракурсы, позы станут ближе к тем, которые вы добавили в подборку, но при этом значительно увеличится количество хаотично возникающих артефактов. Например, могут чаще появляться удвоенные конечности, удлинённые тела, волосы, резко меняющие свой цвет, мутировавшие элементы фона.
Чтобы избавиться от искажений фона или добавления деталей, которые вы не хотите видеть во время генерации, рекомендую вырезать их на этапе создания подборки. Например, можно удалить фон в графическом редакторе, оставив позади модели прозрачный фон, избавиться от прыщей на коже, отретушировав их в Adobe Photoshop, убрать лишние волосы с лица, поправить жёсткие тени и так далее.
Что необходимо для обучения LoRa?
- Любая модель Stable Diffusion (выбрать подходящую можно на Civitai);
- Stable Diffsuion Webui (Automatic1111);
- Коллекция фотографий или артов;
- Kohya_ss (GUI и sd-webui-additional-networks);
- Библиотека NVIDIA cuDNN для ускорения тренировки на видеокартах Nvidia. Наибольший прирост скорости заметен на RTX 30/40. Вы можете скачать старую версию одним архивом или выбрать актуальный вариант в cuDNN Archive;
- Конфигурационные файлы от Aitrepreneur для быстрой настройки тренировочных параметров. можно скачать стандартную версию, а — вариант для карт с 4 Гб VRAM.
Перед тем, как вы перейдёте к тренировке LoRa, понадобится установить весь софт из списка.
Простыми словами: что такое нейросеть
Представьте, что вам нужно написать программу, которая распознаёт котов по фото. Можно написать длинный список правил и алгоритмов по типу «если есть усы и шерсть, то это кот». Но всех условий учесть нельзя — скажем, если хозяйка одела кота в костюм Санта-Клауса или супергероя, алгоритм будет бессилен. В этом случае нам поможет нейронная сеть.
Нейросеть — это программа, которая умеет обучаться на основе данных и примеров. То есть она не работает по готовым правилам и алгоритмам, а пишет их сама во время обучения. Если показать ей миллион фотографий котов, она научится узнавать их в любых условиях, позах и костюмах.
Хитрость нейросети в том, что алгоритмы в ней устроены как нейроны в человеческом мозге — то есть они связаны между собой синапсами и могут передавать друг другу сигналы. Именно от силы этих сигналов и зависит обучение — например, в случае с котами нейросеть сформирует сильные связи между нейронами, распознающими морду и усы.
А чтобы нейронка ещё быстрее решала задачи, разработчики придумали располагать нейроны на разных слоях. Вот, например, как будут работать слои нейросети, если загрузить в неё, скажем, картинку с котом из Шрека:
- Входной слой — получает данные. Картинка раскладывается на пиксели, каждый из которых поступает на отдельный нейрон.
- Скрытые слои — творят магию. Именно в них происходит обработка данных. Нейросеть узнаёт кота, шляпу, траву и другие детали. Условно можно сказать, что чем больше слоёв в нейронке, тем она умнее.
- Выходной слой — выдаёт результат. Нейросеть собирает пазл воедино и отвечает: «Это же тот мем, где Кот в сапогах трогательно смотрит в камеру».
Упрощённо всю эту схему можно представить так (конечно, в реальности всё гораздо сложнее):
Изображение: Skillbox Media
Как видите, никакого мышления и сознания в нейросети нет — только алгоритмы и формулы. Единственное, что отличает её от других программ, — это способность обучаться и адаптироваться к новым задачам. О том, как это работает, поговорим чуть позже.
Что такое нейросети и как они работают
Нейросеть — это искусственный интеллект (ИИ), построенный по принципу нейронной сети головного мозга. Состоит из множества процессоров (искусственных нейронов), которые связаны между собой и передают друг другу информацию.
При создании нейронной сети разработчики использовали технологию машинного обучения с подкреплением. Программа контактировала с человеком и/или со средой методом проб и ошибок. Правильные ответы получали одобрение, а неправильным ставили плохую оценку и корректировали.
Быть может, вы замечали иконки «палец вверх» и «палец вниз» рядом в ответами ChatGPT или другой нейросети. Это и есть один из способов обучения с подкреплением. Пользователь оценивает полученный ответ, тем самым показывая программе, справилась она с заданием или нет.
В нейросеть можно загружать свою информацию. Искусственный разум будет обрабатывать ее и давать определенный результат. Например, можно указать основные тезисы для создания текста либо параметры и описание картинки, которую нужно «нарисовать».
Качество ответа нейросети напрямую зависит от промта — давайте разберемся, что это такое и как правильно его составлять.
Как пользоваться YandexGPT – в браузере или в Алисе
Как запустить чат-бота
Чтобы запустить YandexGPT, зайдите на главную страницу Яндекса и нажмите значок Алисы в правом нижнем углу.
Чтобы активировать режим нейронной сети, нажмите на значок с надписью «Давайте разберемся».
В диалоговом окне появится короткий текст с пояснениями от разработчиков чат-бота и текстовое поле для ввода запроса.
Запустить чат-бота с YandexGPT также можно, если сразу нажать на иконку, а затем активировать команду «Разберемся».
+8 примеров использования нейросети Яндекса
С помощью нейросети YandexGPT можно генерировать идеи для мероприятий, готовить бизнес-планы, создавать переводы и писать тексты на самые разные темы — от кулинарных рецептов и эссе до продающих постов для коммерческих сайтов и социальных сетей.
Нейронная сеть распознает русский и несколько иностранных языков, включая английский, немецкий, французский, испанский, итальянский, португальский, арабский, китайский и японский.
Ведутся работы по расширению функционала нейросети — она уже умеет писать простые программы и решать примеры вычислений.
Давайте рассмотрим некоторые варианты использования YandexGPT.
Ответить на вопросы
Пример. Вопрос: «Какая гора самая высокая в мире?»
Ниже сгенерированного текста есть несколько кнопок: «Ответить иначе», «Хороший ответ», «Плохой ответ». Если вас не удовлетворил результат, вы можете попробовать получить новый текст, используя тот же запрос.
Оценивая правильность полученного результата, пользователи помогают разработчикам улучшить чат-бота и сделать ответы более точными.
Пишите тексты и посты
Пример. В текстовое поле введите «Написать пост для социальной сети «Как стать копирайтером» и подождите несколько секунд, пока сформируется текст.
Давайте проверим уникальность сгенерированного текста с помощью одного из специализированных сервисов.
Получаем результат:
Мы видим, что нейросеть генерирует тексты со 100% уникальностью%.
Проверка качества текста в Главреде:
Результат теста: есть небольшие ошибки, лишняя «вода» и бюрократия, но в целом чат-бот выдает тексты удовлетворительного качества, пригодные для публикации.
Разрабатывать планы
Пример. Составьте бизнес-план производства мебели.
В результате мы получаем шаблон бизнес-плана с несколькими разделами (Описание бизнеса, Маркетинговая стратегия и т д.), в каждом из которых показаны наиболее важные моменты, требующие проработки.
Рефераты, курсовые и дипломные работы
Пример. Школьное задание «Как я провел лето».
Чат-бот также можно использовать для написания эссе, студенческих курсов и дипломных работ.
Статья на тему: ТОП-5 бесплатных нейросетей для генерации изображений
Решайте математические примеры и задачи
Пример. Решите: 100 + 58 — (40+16)
Пример. Решите задачу: на ветке сидело 30 воробьев. Подул ветер, 12 воробьев испугались и разлетелись в разные стороны. Сколько воробьев осталось на ветке?
Переводы текстов с русского на английский
Пример. Перевести на английский: «Кот сидит на окне».
Чат-бот умеет переводить не только на европейские (немецкий, французский и т д.), но и восточные языки:
Корректировка готового текста
Пример. Исправьте ошибки в тексте: «Коровы пасутся на зеленом лугу”.
Написать код
Пример. Напишите код калькулятора в HTML.
Уровень 2. Как всё работает вместе
Общая структура DALL·E 2 в сухом виде звучит так:
1. Кодировщик Word2Vec превращает слова в математические векторы, которыми оперирует нейросеть CLIP.
2. Векторы отправляются в латентное пространство. Это такое место, где все слова находятся на разном расстоянии друг от друга в зависимости от своих категорий, понятных только нейросети. В DALL·E 2 это место называют prior.
2. В пространстве prior векторы текста используются, чтобы подобрать векторы будущего изображения. Этим тоже занимается часть нейросети CLIP.
3. Диффузная модель берёт текстовые и визуальные векторы и выдаёт картинку в разрешении 64 х 64.
4. Финальное изображение масштабируется до 1024 х 1024 пикселей с помощью двух дополнительных диффузных моделей.
По своей сути DALL·E 2 это не нейросеть, а собранный из разных программ продукт, в профессиональной среде его называют генеративной моделью. Условно он работает на базе двух ранних продуктов компании-разработчика OpenAI: CLIP и GLIDE. В конце применяется третья нейросеть для увеличения разрешения картинки.
Взяты именно элементы из CLIP и GLIDE, а не программы целиком. У первой заимствовали метод понимания контекста, у второй качество его визуализации.
Изначально нейросеть CLIP обучена правильно описывать то, что происходит на картинке – то есть заниматься противоположной DALL·E 2 задачей. CLIP тренировали таким образом: давали несколько пар , нейросеть переводила их в две сопоставимые метрики в виде чисел, которые затем соотносились друг с другом по степени похожести.
Схема тренировки CLIP на базе схожести, а не точного поиска пар
И тем самым CLIP училась подбирать описание к изображению. Все связи между словами хранятся в виде векторов внутри Латентного пространства. Векторами они являются, потому что находятся на разном расстоянии друг от друга и в зависимости от скрытой категории эта связь то дальше, то ближе.
Это умение чувствовать контекст пригодилось в DALL·E 2.
Так схематично выглядит латентное пространство
CLIP превращает текст в text embedding – цифровое описание букв. Но это не шифрование лексики вроде двоичного кода, а кодирование слов по их смыслу в виде токенов и векторов. Во время тренировки они ранжируются более чем в 300 категориях, точного состава и ранжирования которого разработчики не знают, поскольку CLIP сформировала их сама.
Схема векторизации слов
А вот GLIDE преобразует текст в изображение. Прямо как DALL·E 2, но с меньшим количеством шагов и меньшей точностью. Эта нейросеть вполне мог называется DALL·E 1,5, если бы OpenAI хотела давать громкое название каждой своей генеративной модели.
Метод работы GLIDE формируют тот самый реализм, который всех шокирует. Но не потому что он такой умный, а потому что у него уже есть »скелет», созданный алгоритмами CLIP.
Именно GLIDE може менять части изображения с учётом контекста
GLIDE «рисует» финальное изображение через Диффузную модель – это такой механизм, когда берётся серый квадрат, состоящий из пиксельного шума, и из него поэтапно убирается шум, пока не останется чёткая картинка с нужным содержимым.
Обучение диффузной модели
В конце специальная программа апскейла «наращивает» детализацию, в два этапа разбивая каждый пиксель на четыре, а затем ещё раз на четыре.
Зачем нам нужны нейросети
Может показаться, что нейросети получили распространение совсем недавно, буквально в прошлом году, когда результаты их работы заполонили интернет. Но крупные IT-компании активно используют технологию уже много лет. Вот что делают нейросети прямо сейчас:
- Голосовой поиск. Когда вы говорите с голосовым помощником — Siri или Алисой или просто задаете поисковый запрос с помощью голоса, нейросеть распознает вашу речь и переводит ее в текст. Ответы помощники дают также на базе огромного объема информации, которая поступает к ним регулярно. За счет этого они не перестают обучаться и совершенствоваться.
- Навигация. Многие картографические сервисы применяют нейросети, которые анализируют доступные водителю маршруты и определяют оптимальный путь до точки прибытия с учетом различных факторов, таких как аварии или пробки.
- Медицина. Программы диагностики различных заболеваний уже создаются многими учеными. Например, специалисты из Стэнфорда во разрабатывают нейронную сеть, которая может быстрее врачей диагностировать аритмию.
- Камера в смартфоне. Небольшая нейросеть сейчас есть почти в любом мобильном устройстве. Распознавание лица или отпечатка пальца или автонастройки для съемки.
- Рекомендации. В соцсетях и стриминговых сервисах есть нейросети, подбирающие контент (сообщества, музыку, фильмы) для каждого отдельного пользователя, анализируя его особенности и интересы. Искусственный интеллект может создать вашу собственную мелодию на основе ваших предпочтений.
- Кредиты. Крупные банки применяют нейросети, чтобы оценить надежность и платежеспособность заемщика. Решения по кредитам в подавляющем большинстве случаев принимаются автоматически. Человеку передаются только нетипичные ситуации, для обработки которых «нейронке» не хватает данных.
Получается, что технология либо автоматизирует ручной труд, либо упрощают взаимодействие пользователя с инструментами и сервисами. Есть разные виды нейросетей, но все выполняемые ими задачи можно разделить на 4 категории:
- Классификация. Нейросеть изучает полученную на входе информацию с помощью сформированных в процессе обучения алгоритмов. А затем относит данные к тому или иному классу. Например, определяет степень платежеспособности клиента банка или тип попавшего в кадр объекта.
- Распознавание. Нейронные сети этого типа определяют, например, что сказал пользователь в микрофон, и переводят его речь в текст.
- Предсказание. Такие сети определяют, как с высокой достоверностью дополнить имеющуюся информацию. Например, это необходимо для добавления цветов на старую черно-белую фотографию. Или для определения вероятности, что конкретная фраза будет уместна в конкретном месте статьи.
- Генерация. Нейросети этого типа создают контент по запросу пользователя, будь то статья, картинка или музыкальная композиция.
Задачи и сферы применения нейросетей постоянно расширяются. Раньше они были лишь вспомогательным инструментом для бизнеса или узких технических специалистов. Но сейчас буквально каждый пользователь может сгенерировать с помощью искусственного интеллекта качественную статью или уникальную картинку.
Может ли нейросеть заменить человека?
Технологии на базе искусственного интеллекта поражают своими возможностями, при этом до человеческого мозга им еще очень далеко. Кроме того, для работы нейросети требуется огромное количество энергии. Для того, чтобы обслуживать программу, сопоставимую работе человеческого мозга потребуется целая подстанция.
Конечно, есть множество сервисов, которые помогают владельцам бизнеса, маркетологам, журналистам и простым пользователям в генерации текста и другого контента. Однако есть ряд нюансов, которые стоит учитывать:
- Нейросети не напишут экспертную статью. Как правило, каждая нейросеть обучается на своем массиве данных и по разным алгоритмам. При этом они не обладают мышлением, не могут сопоставлять факты и проводить глубокий анализ. при этом им можно поручить простые задачи — создавать посты для соцсетей и блогов, описывать товары по заданным характеристикам. Кроме того, нейросети способы помощь с генерацией идей, так как быстро анализируют популярные запросы пользователей по теме.
- Она дает ответы на вопросы пользователя, исходя из информации, которой ее обучили. Нейросеть пишет ответы на запросы пользователя так, будто им отвечает живой человек. Но быть абсолютно уверенным в точности ответа мы не можем. Множество нейросетей черпают данные из открытых источников, достоверность которых может быть не подтверждена.
Обработка неопределенности и обучение с подкреплением:
Программирование нейронных сетей также включает в себя работу с неопределенностью и обучением с подкреплением (reinforcement learning). Есть несколько подходов к обработке неопределенности в нейронных сетях. Одним из них является использование вероятностных моделей, которые могут выдавать распределение вероятностей в качестве своих выходных данных. Это позволяет учесть неопределенность и позволяет более гибко работать с данными в различных задачах, таких как классификация и сегментация объектов.
Обучение с подкреплением — еще одна важная область программирования нейронных сетей. Вместо обучения на основе размеченных данных, модели обучаются на основе взаимодействия со средой и обратной связи в виде вознаграждения. Это позволяет создавать агентов, способных находить оптимальные стратегии в задачах, таких как игры или управление роботами. Однако обучение с подкреплением сталкивается с вызовами, такими как наличие большого пространства действий или длительные временные задержки в получении обратной связи. Разработчики исследуют методы, которые помогут преодолеть эти вызовы и сделать обучение с подкреплением более эффективным и устойчивым.
Пример:
В автономных транспортных средствах, нейронные сети должны уметь распознавать и учиться от необычных или незнакомых ситуаций на дороге. Это включает в себя умение оценивать степень неопределенности в своих предсказаниях и принимать решения на основе этой оценки, например, замедлять скорость, когда сеть не уверена в своих предсказаниях.
Плюсы YandexGPT
- Быстрота и точность: позволяет быстро и точно генерировать тексты на различные темы, что делает его полезным инструментом для многих задач, таких как написание статей, эссе, резюме и т.д.
- Гибкость: предоставляет широкий выбор стилей и жанров текстов, что позволяет пользователю выбрать наиболее подходящий вариант для конкретной задачи.
- Возможность создания персонализированного контента: Yandex GPT может быть настроен на создание контента, который соответствует индивидуальным потребностям и предпочтениям пользователя.
- Доступность: является бесплатным и открытым инструментом, что делает его доступным для широкого круга пользователей.
- Простота использования: имеет простой и интуитивно понятный интерфейс, что облегчает его использование для новичков.
Какая польза от развития Яндекс GPT
Погрузимся глубже в мир новых технологических решений от Яндекса. В последние годы стало ясно, что быстродействие и эффективность являются ключевыми факторами успешного пользовательского опыта в интернете. С учетом этой тенденции Яндекс пошел дальше, интегрировав свою нейросеть YandexGPT в поисковую систему.
Эта интеграция позволяет не только быстро предоставлять пользователю необходимую информацию, но и делать это с максимальной точностью. Представьте, как много времени экономится, когда ответ на ваш запрос появляется мгновенно, а не требует перехода на множество веб-сайтов в поисках нужных данных.
Также следует учитывать, что с ростом объема данных в интернете становится все сложнее и сложнее отличить правдивую информацию от ложной. Система быстрых ответов YandexGPT, благодаря своим алгоритмам, фокусируется на наиболее надежных и проверенных источниках, минимизируя риски ошибочной или недостоверной информации.
В добавок ко всему, данная инновация создает новые возможности для веб-ресурсов. Ведь благодаря быстрым ответам они получают дополнительные переходы от заинтересованных пользователей, желающих углубить свои знания по конкретному вопросу. Это, в свою очередь, способствует росту их авторитета и популярности.
В целом, интеграция YandexGPT в Поиск – это не просто технологический прорыв. Это новый этап в развитии информационного пространства, где качество и оперативность информации становятся на первый план.
Заключение
Нейросети, ставшие популярными среди обычных пользователей, произвели настоящий фурор и приковали к технологии внимание всего мира. Крупнейшие корпорации одна за другой объявляют о больших инвестициях в сферу искусственного интеллекта
Нейросети — действительно полезный помощник, с которым стоит познакомиться каждому, кто хочет идти в ногу с технологиями. При этом стоит понимать какие есть ограничения у этих технологий и не приравнивать ее способности к возможностям человеческого мозга.
Можно ожидать, что уже в ближайшие пару лет нейронные сети значительно упростят жизнь обычных людей. Ведь практика показала, что скорость их развития превосходит даже самые смелые ожидания.