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.

LLMS.txt для WordPress: подготовка сайта к использованию систем искусственного интеллекта с помощью бесплатного плагина

на
llms.txt — плагин для WordPress

На протяжении многих лет поисковая оптимизация (SEO) была для владельцев сайтов главным критерием успеха. Тот, кто хотел, чтобы его сайт хорошо индексировался в Google, уделял внимание содержательным заголовкам, качественному контенту, быстрой загрузке страниц и четкой технической структуре. Эти основные правила действуют и по сей день и, по всей видимости, еще долго будут оставаться актуальными. В то же время Интернет меняется с такой скоростью, которую еще несколько лет назад было трудно себе представить. Все больше людей задают свои вопросы не только поисковой системе, но и напрямую искусственному интеллекту. Будь то ChatGPT, Claude, Gemini или другие системы ИИ — сегодня часто достаточно одного вопроса, чтобы получить подробный ответ, не просматривая предварительно страницу результатов поиска.

В связи с этим перед владельцами веб-сайтов возникает новый вопрос: как эти системы искусственного интеллекта вообще получают нужную информацию? И как они определяют, какие материалы на сайте являются особенно важными?

Читать далее

От FileMaker к облаку: как SchallOS объединяет бизнес-программное обеспечение с ИИ, средой выполнения и обновлениями

на
SchallOS — интеллектуальная платформа приложений

При разработке бизнес-приложения в первую очередь внимание уделяется видимым задачам. Создаются таблицы, определяются связи, разрабатываются формы ввода данных и автоматизируются рабочие процессы. Как только первые пользователи получают возможность работать с решением, кажется, что значительная часть проекта завершена. Однако при практическом использовании начинается этап, который в долгосрочной перспективе оказывается более сложным. Приложение, используемое в бизнесе, необходимо поддерживать, расширять и адаптировать к новым требованиям. Изменения должны документироваться, новые версии — распространяться, а имеющиеся данные — надежно переноситься. К этому добавляются различные права доступа пользователей, резервное копирование данных, анализ ошибок и вопрос о том, где будет развернуто решение: локально, на собственном сервере или в облаке.

Многие платформы разработки в первую очередь сосредоточены на создании самого приложения. Для обновлений, документирования, развертывания и эксплуатации позже добавляются дополнительные инструменты и индивидуальные процедуры. Со временем формируется техническая среда, состоящая из множества отдельных компонентов, которые можно удержать вместе лишь с значительными затратами. Поэтому SchallOS придерживается более комплексного подхода. Платформа призвана сопровождать бизнес-приложение не только на этапе его создания, но и на протяжении всего жизненного цикла: от разработки, документирования и развертывания до обновлений и постоянной эксплуатации.

Читать далее

Разработка программного обеспечения с помощью Codex, ChatGPT и ИИ: практическое руководство для разработчиков

на
Разработка программного обеспечения с использованием ИИ

Если бы ты спросил меня несколько лет назад, как будет выглядеть разработка программного обеспечения через десять лет, я бы, вероятно, рассказал о новых языках программирования, более совершенных фреймворках или более мощных средах разработки. Сегодня мой ответ был бы совершенно иным. Самые большие изменения происходят не в инструментах, а в том, как мы, разработчики, думаем и работаем.

В то время как я пишу эти строки, я сам работаю над новой программной системой. При этом уже несколько недель я активно использую современные инструменты искусственного интеллекта, такие как Codex и другие языковые модели. Сначала я был просто любопытен, а теперь я, прежде всего, впечатлен. Не потому, что ИИ вдруг все делает сам, а потому, что он удивительно хорошо справляется с определенными задачами и тем самым открывает новые способы работы.

Читать далее

Как искусственный интеллект меняет разработку программного обеспечения и FileMaker

на
Эволюция ИИ в разработке баз данных FileMaker

У любого, кто сейчас пролистывает новостные порталы, социальные сети или бизнес-платформы, быстро сложится впечатление, что искусственный интеллект практически в одночасье меняет весь мир работы. Новые инструменты, новые языковые модели и новые обещания появляются практически ежедневно. Тексты пишутся автоматически, изображения генерируются, видео создаются, а программное обеспечение иногда подготавливается с помощью голосового ввода.

Для многих компаний это создает странную смесь любопытства и давления. В конце концов, никто не хочет упустить лодку. В то же время многие предприниматели, фрилансеры и разработчики пока не знают, какие из этих технологий действительно останутся актуальными в долгосрочной перспективе. В этом, пожалуй, и заключается особенность нынешнего этапа развития ИИ: почти все чувствуют, что что-то меняется, но вряд ли кто-то может достоверно оценить, насколько быстро и в каком направлении.

Читать далее

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“ теперь появляется часто. Обычно это означает, что ИИ помогает писать, генерировать идеи или быстрее выполнять задания. Первая базовая статья об этом уже была опубликована в журнале. Теперь эта статья призвана показать на практике, как ИИ может быть использован 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

↑