Языковая модель

Статьи о языковых моделях и их возможных применениях. В этом разделе рассматриваются GPT, LLaMA, Mistral и другие LLM - от основ до практического применения.

От экспорта данных ChatGPT к собственному ИИ знаний: шаг за шагом с Ollama и Qdrant

на
Путь к собственной памяти искусственного интеллекта

В первой части этого цикла статей мы увидели, что экспорт данных ChatGPT - это нечто большее, чем просто техническая функция. Экспортированные данные - это коллекция мыслей, идей, анализов и разговоров, которые накапливались в течение длительного периода времени. Но пока эти данные хранятся только в виде архива на вашем жестком диске, они так и остаются архивом. Решающий шаг - сделать эту информацию снова пригодной для использования. Именно с этого начинается разработка персонального ИИ знаний.

Идея на самом деле удивительно проста: ИИ должен не только работать с общими знаниями, но и иметь доступ к вашим собственным данным. Он должен уметь искать информацию в предыдущих разговорах, находить подходящий контент и включать его в новые ответы. Таким образом, обычный ИИ превращается в своего рода цифровую память. Это вторая часть цикла статей, в которой мы рассмотрим практическую сторону вопроса.

Читать далее

Экспорт данных ChatGPT: как ваши чаты с искусственным интеллектом превращаются в систему персональных знаний

на
Экспорт данных ChatGPT

Если вы регулярно работаете с искусственным интеллектом, то наверняка знаете: одна мысль ведет к следующей. Вы задаете вопрос, получаете ответ, переформулируете, развиваете идею дальше. Короткий вопрос внезапно превращается в длинный диалог. Иногда это даже приводит к целым проектам.

Но большинство этих разговоров снова исчезают. Они лежат где-то в списке чатов, сползают вниз и со временем забываются. Именно в этом заключается одна из главных особенностей современных систем искусственного интеллекта: Если предыдущие разговоры с коллегами, друзьями или советниками существовали только в нашей памяти, то диалоги ИИ полностью сохраняются.

Это означает нечто крайне важное: С каждым разговором создается цифровой архив ваших мыслей. Это первая часть небольшой серии статей, которые позволят вам экспортировать историю разговоров из ChatGPT и эффективно использовать ее в качестве личной сокровищницы знаний с помощью локальной системы искусственного интеллекта.

Читать далее

Учимся мыслить в диалоге с ИИ: почему хорошие вопросы важнее хороших моделей

на
Учимся мыслить в диалоге с ИИ

Термин „ИИ как спарринг-партнер“ сейчас часто используется. Обычно это означает, что ИИ помогает писать, генерирует идеи или быстрее выполняет задания. Первая базовая статья об этом уже была опубликована в журнале. Теперь эта статья призвана показать на практике, как ИИ можно использовать в качестве эффективного партнера по мышлению. На практике становится ясно, что ИИ становится по-настоящему интересным только тогда, когда к нему относятся не как к инструменту, а как к партнеру. Не в человеческом смысле, а как к чему-то, что отвечает, противоречит, ведет дальше - или даже безжалостно показывает, где ваше собственное мышление несовершенно.

Именно здесь начинается настоящая польза. Не там, где ИИ „поставляет“, а там, где он реагирует. Он не просто обрабатывает, а делает мыслительные процессы видимыми. Это более неудобно, чем традиционный инструмент, но и более устойчиво.

Читать далее

Как животные воспринимают время - и что это значит для будущего ИИ

на
Животные, искусственный интеллект и восприятие времени

Кошка лежит на ковре. Она не двигается. Она может коротко моргнуть, повернуть ухо, внутренне вздохнуть на навязанные условия существования - и больше ничего не происходит. Человек смотрит на нее и думает: „Типичный. Ленивый скот“. Но что, если все обстоит с точностью до наоборот? Что если кошка не слишком медлительна, а вот мы - да? Эта статья была написана после того, как я посмотрел видео Герда Гантефёра на эту тему и нашел его настолько интересным, что хотел бы представить его здесь.

Люди веками наблюдают за животными и всегда приходят к одним и тем же неверным выводам. Мы интерпретируем их поведение с помощью нашей скорости, нашего восприятия, наших внутренних часов. А эти часы, если трезво подумать, больше похожи на уютный настенный календарь, чем на высокоскоростной процессор. Возможно, кошка кажется такой незаинтересованной только потому, что ее окружение кажется ей таким же динамичным, как очередь в государственные органы в пятницу днем.

Читать далее

Когда Mac слушает: что интегрированный ИИ в Apple с Gemini и Siri будет значить для пользователей в будущем

на
Apple, Siri и Gemini

Каждый, кто сегодня открывает Mac, ожидает от него надежности. Программы запускаются, файлы лежат на своих местах, процессы привычны. Многие за годы - а некоторые и за десятилетия - выработали свой стиль работы, который работает. Вы знаете, куда нажимать. Вы знаете свои инструменты. И именно здесь кроется спокойный комфорт. Но вот уже некоторое время на заднем плане происходят изменения, которые больше, чем новые цвета, новые значки или дополнительные пункты меню. Впервые искусственный интеллект внедряется не просто как отдельное приложение, а ближе к сердцу самой операционной системы. Там, где создаются ежедневные рутины.

Поначалу это звучит абстрактно. Возможно, даже немного футуристично. Но на самом деле речь идет о чем-то очень приземленном: компьютер должен лучше понимать, что имеется в виду. А не только то, на что нажимают. Пока что многие люди сталкиваются с ИИ вне своей работы. В чатах, на веб-сайтах, в качестве эксперимента или прикола. Вы пробуете что-то, возможно, удивляетесь, затем снова закрываете окно - и возвращаетесь к обычной повседневной жизни.

Читать далее

Искусственный интеллект без шумихи: почему меньшее количество инструментов ИИ часто означает лучшую работу

на
Искусственный интеллект без лишней шумихи

Каждый, кто сегодня занимается темой искусственного интеллекта, почти неизбежно сталкивается со странным чувством: постоянным беспокойством. Не успеешь привыкнуть к одному инструменту, как появляются следующие десять. На YouTube одно видео сменяет другое: „Этот инструмент искусственного интеллекта меняет все“, „Вы просто обязаны использовать это сейчас“.“, „Те, кто пропускает, остаются позади“.“. И каждый раз на подсознательном уровне звучит одно и то же сообщение: Вы опоздали. Другие впереди. Вы должны догнать их.

Это касается не только ИТ-специалистов. Самозанятые, творческие работники, предприниматели и обычные сотрудники также чувствуют давление. Многие даже не знают, что именно делают эти инструменты, но у них есть ощущение, что они могут что-то упустить. А это как раз и вызывает стресс.

Читать далее

Использование ИИ в качестве спарринг-партнера: Как мышление в диалоге становится более продуктивным

на
ИИ как партнер по экономии

Я пользуюсь искусственным интеллектом уже почти ровно два года. Вначале все было трезво и технично: вводил текст, набирал подсказки, читал ответы, исправлял их, начинал снова. Так, как это делали многие люди - осторожно, контролируемо, с определенной дистанцией. Это работало, без сомнения. Но в этом все равно было что-то механическое. Вы задавали вопросы, получали ответы, ставили галочки.

Я довольно рано понял, что мне чего-то не хватает: потока. Мышление - это не форма. Хорошие мысли создаются не в корсете из аккуратно сформулированных вводных, а в процессе разговора, проб и ошибок, размышлений вслух. Поэтому я стал чаще пользоваться приложением AI на своем мобильном телефоне - и в какой-то момент просто начал говорить, а не печатать. Это был настоящий поворотный момент.

Читать далее

Облачный ИИ в роли директора школы: почему будущее работы за локальным ИИ

на
Облачный искусственный интеллект становится директором школы

Когда несколько лет назад большие языковые модели начали свое триумфальное шествие, они казались возвращением к старым добродетелям технологии: инструмент, который делает то, что ему говорят. Инструмент, который служит пользователю, а не наоборот. Первые версии - от GPT-3 до GPT-4 - имели недостатки, да, но они были удивительно полезны. Они объясняли, анализировали, формулировали и решали задачи. И делали это в основном без педагогического балласта.

Вы общались с этими моделями так, словно разговаривали с эрудированным сотрудником, который иногда ошибался в словах, но по сути просто работал. Любой, кто писал творческие тексты, генерировал программный код или проводил длительные анализы в те времена, ощущал, насколько гладко это работает. Было ощущение свободы, открытого творческого пространства, технологии, которая поддерживала людей, а не исправляла их.

Читать далее

↑