HARPA AI — это расширение Chrome и платформа NoCode RPA на базе искусственного интеллекта, которая здорово экономит время и деньги, автоматизируя для вас задачи в Интернете. Сочетает в себе GPT (ChatGPT, Gemini, Claude) с веб-автоматизацией.
Хорошая альтернатива Bing AI и Notion AI. Условно, это что-то типа Copilot для просмотра веб-страниц. А это и качественные ответы на поисковые запросы, и обобщение веб-страниц, и извлечение структурных данных, и отслеживание цен на продукцию и наличие товара на складе, так же, отслеживание за изменением статей и законов, фиксация изменений на сайтах конкурентов и многое другое.
Кроме взаимодействия с веб-сайтами, можно пообщаться с PDF-файлами и извлечь главное из многочасовых видео. HARPA может делать саммари и отвечать на электронные письма за вас, переписывать, перефразировать, SEO-оптимизировать, исправлять и расширять текст, читать статьи
Хотите узнавать первыми о полезных сервисах с искусственным интеллектом для работы, учебы и облегчения жизни? Подпишитесь на мой телеграм канал НейроProfit, там я рассказываю, как можно использовать нейросети для бизнеса.
Вам интересно узнать о мире нейронных сетей и их различных типах? Нейронные сети - это тип модели искусственного интеллекта (ИИ), которая призвана имитировать работу человеческого мозга. В этой статье мы рассмотрим различные типы нейронных сетей, такие как конволюционные нейронные сети (CNN), рекуррентные нейронные сети (RNN) и другие, выделив их уникальные характеристики и примеры использования.
Введение в нейронные сети
Нейронные сети построены с использованием взаимосвязанных узлов, называемых нейронами, которые работают вместе для обработки сложных данных и принятия решений. Каждый нейрон получает входные данные, обрабатывает их, а затем передает выходные данные следующему слою нейронов. Этот процесс продолжается до тех пор, пока не будет получен конечный результат. Нейронные сети способны обучаться на основе данных, что позволяет им распознавать закономерности, делать прогнозы и решать разнообразные задачи.
Конволюционные нейронные сети (CNN)
Конволюционные нейронные сети (CNN) - это тип нейронных сетей, используемых в основном для распознавания и обработки изображений. CNN разработаны для автоматического и адаптивного обучения пространственной иерархии признаков на основе входных изображений. Они состоят из нескольких слоев, включая конволюционные слои, слои объединения и полностью связанные слои. CNN произвели революцию в области компьютерного зрения и широко используются в таких приложениях, как распознавание лиц, обнаружение объектов и анализ медицинских изображений.
Рекуррентные нейронные сети (РНС)
Рекуррентные нейронные сети (РНС) - это тип нейронных сетей, предназначенных для обработки последовательных данных, таких как временные ряды и естественный язык. В архитектуре РНС есть циклы, что позволяет им сохранять память о прошлых входных данных. Это делает RNN особенно эффективными для задач, требующих понимания контекста и долгосрочных зависимостей. RNN широко используются в таких приложениях, как распознавание речи, машинный перевод и анализ настроения.
Сети с долговременной кратковременной памятью (LSTM)
Сети с длинной кратковременной памятью (LSTM) - это разновидность RNN, которая предназначена для решения проблем, связанных с исчезающими и разрывающимися градиентами. LSTM имеют более сложную архитектуру, включающую ячейки памяти, входные ворота, выходные ворота и ворота забывания. Это позволяет LSTM эффективно улавливать долгосрочные зависимости в данных и сохранять информацию в более длинных последовательностях. LSTM широко используются в задачах с последовательными данными, таких как распознавание речи, распознавание рукописного текста и предсказание временных рядов.
Заключение
В заключение следует отметить, что нейронные сети являются мощным инструментом в области искусственного интеллекта, причем существует множество их типов, предназначенных для работы с различными типами данных и задач. Конволюционные нейронные сети (CNN) отлично справляются с обработкой изображений, рекуррентные нейронные сети (RNN) идеальны для работы с последовательными данными, а сети с долговременной кратковременной памятью (LSTM) эффективны для улавливания долгосрочных зависимостей. Понимая характеристики и примеры использования различных типов нейронных сетей, разработчики и исследователи могут использовать эти модели для создания инновационных решений в области ИИ. А вы уже познакомились с миром нейронных сетей и их разнообразными применениями?
Метаописание: Познакомьтесь с различными типами нейронных сетей, такими как CNN и RNN, узнайте об их уникальных характеристиках и вариантах использования в приложениях ИИ.
Если не хочешь отстать от прогресса подпишись на наш тг- https://t.me/Neiroseti_AI_promt (новости из сферы ии и всё про нейронные сети)
Это первая статья из серии про то, что интересно создателям сервиса с нейросетями. Будем рады комментариям и вашему мнению :) Также в тексте прячется промокод, чтобы после прочтения можно было сразу пойти и научиться промптированию.
Утром - кофе за новостями - как не узнать, что случилось за время офлайн? - метеосводка, договоры на работе, совещание, кол в зуме, лайкнуть фото друзей, звонит телефон. Информация везде.
Промпт: изобрази священный грааль и философский камень в стиле простой иллюстрации.
Хочется уже упростить процессы поступления, обработки и выдачи информации. И в этом помогают системы ИИ (будущее рядом) и их чаты. На стыке жизни и IT появляется новый инструмент для пользователя - LLM системы. Новый священный Грааль, философский камень или просто помощник для человека?
В этой статье вы узнаете, что такое промпт, как его быстро создавать и откуда черпать идеи.
ИИ может подобрать интересный маршрут для прогулки, подсказать рецепт, перевести тексты со всех языков, написать код и помочь личному ассистенту. Это выглядит, как интернет в интернете: более точечный Google лично для тебя. ИИ проник в самые разные сферы человеческой деятельности, от медицины и финансов до развлекательной индустрии и транспорта. Машинное обучение, нейронные сети, обработка естественного языка и другие технологии становятся частью жизни.
Помимо пользы отдельному человеку в обществе LLM эффективно помогает корпорациям и компаниям.
Для всех этих задач подходят и отдельные нейросети, например, модель Claude 3 Opus. А еще есть сервисы-арены, на которых собраны сразу несколько нейросетей.
Один из таких — Upgraide.me. Цель продукта - сжимать и сохранять время человека. Доступ к языковой модели через окно диалога с преднастройками промптов для упрощения запроса и получения ответа. Есть и библиотека промптов, возможность работы с документами в первых версиях продукта (а в дальнейшем - полноценная работа с базой данных клиента). На старте есть доступ к нескольким LLM сразу для решения разных задач.
Специально для пикабушников дарим промокод на месяц использования: PIKABU. Главное, не забудьте подтвердить аккаунт на почте.
Изобрази сервис upgraide.me с несколькими нейросетями в виде простой иллюстрации в стиле старой компьютерной игры
В процессе генерации информации ИИ моделями ключевую роль играет термин «промпт» (Prompt). Это своего рода команда или подсказка, которая указывает модели, что именно нужно создать. Промпт выступает в качестве отправной точки, твоего начала диалога с нейросетью.
И, когда перед тобой открывается такой инструмент, появляется и желание разобраться в деталях. Так как же это работает, и почему нужно научиться писать промпты?
Открываем тайны промптирования: как современная технология работает
Промпт – это начальные предложения или фразы, которые стимулируют и направляют генерацию текста LLM моделями. Качественный промпт определяет тематику, стиль и содержание создаваемого контента.
Промпт помогает анализировать данные и генерировать текст/изображение/код/таблицу/вообще что угодно, которые соответствует указанному контексту. Правильно составленный промпт повышает эффективность и качество генерации текста, делая его информативным и ценным.
Кратко и понятно:
1. Промпт является инструкцией для модели в генерации текста.
2. Он определяет направление и помогает модели понять, что нужно делать.
3. Качественный промпт важен для точного и содержательного вывода.
4. Значение промпта заключается в управлении процессом и повышении эффективности модели.
5. Хороший промпт ускоряет генерацию текста и делает результат более подходящим.
Забавно, что на любую просьбу изобразить «что такое промпт», Dalle-3 выдает иллюстрации со знаком вопроса, лампочками и (иногда) карандашами
Можно подготовить для себя универсальные промпты или найти их в библиотеках LLM систем. И если при знакомстве с чатами у многих возникало недопонимание, и руки тянулись все сделать самостоятельно, то теперь та же работа удивительно сокращается по времени и усилиям.
Эффективный промпт: ключ к точному и содержательному результату от ИИ
Чтобы глубже вникнуть в тему, почитайте руководство по промпт-инжинирингу. Это максимально раскрытые уроки по составлению и использованию промптов для достижения своих целей. Наиболее частыми задачами промптов являются:
1. Создание текстов:
Пример: промпт может быть сформулирован, как инструкция для генерации описаний продуктов или услуг.
Промпт: "Опиши косметический продукт с такими ключевыми чертами: современный, надежный, инновационный"
2. Ответы на вопросы:
Пример: В задаче ответов на вопросы промпт может быть вопросом самого пользователя.
Промпт: "При какой температуре лучше выпекать безе?"
3. Генерация историй:
Пример: При генерации историй с использованием промпта можно подать информацию о персонажах, месте действия и конфликте, чтобы модель создала новый сюжет.
Промпт: "Представь, что главный персонаж отправляется в невероятное приключение, начинающееся с загадочного острова..."
Иногда любая модель лагает, как во второй строке ответа. Смирение и терпение, человек тоже совершает ошибки.
4. Креативное письмо:
Пример: В области креативного письма промпт может предложить ключевое слово или краткое описание, на основе которого модель создаст уникальный текст.
Промпт: "Используй слово 'полет' как вдохновение для создания поэмы или рассказа."
UPD: пока что самой эффективной моделью для русского стихосложения стала Claude Opus 3, советуем попробовать ;)
5. Генерация музыки или изображений:
Пример: В задачах генерации музыки или изображений промт может указывать на стиль, настроение или элементы, которые должны быть включены в итоговое произведение.
Промпт: "Создай музыкальный фрагмент, который передает чувство радости и свежести"
Промпт: "Изобрази пейзаж с волнами, отражающими лучи закатного солнца и птицами, парящими на фоне горизонта".
Еще добавили «в акварельном стиле»
6. Перевод текста:
Пример: система широко используется как в повседневных целях для перевода коротких текстов, так и в профессиональной сфере для перевода документации, технических текстов и других специализированных материалов.
Промпт: "Напиши диалог на французском языке про открытие банковского счета".
7. Составление писем и документов:
Пример: можно промтировать деловую документацию и переписку.
Промпт: "Составь ответ на это письмо, нужно указать дополнительные данные".
Промпты могут быть как универсальными, так и адаптивными.
Можно достичь многого с помощью простых промптов, но качество результатов зависит от того, сколько информации вы предоставляете, и насколько хорошо запрос составлен. Основными критериями при составлении можно считать точность выводов, содержательность контента, исключение ненужных данных и решение специализированных задач.
Указание ключевых слов или темы может значительно сузить контекст и гарантировать точность выводов.
Качественный промпт, содержащий достаточно информации и деталей, обеспечивает более содержательный ответ или контент от ИИ. Хорошо продуманный промпт помогает исключить лишнюю информацию и сосредоточиться на ключевых аспектах задачи.
Для специальных областей, таких как медицина или инженерия, точный и качественный запрос позволяет модели адаптироваться к узкоспециализированным задачам, обеспечивая высокую степень экспертизы и точности в результатах.
А как вы пришли к работе с нейросетями? Посоветуйте ваши любимые или просто интересные промпты, а в следующий раз мы опубликуем список самых эффективных из нашей библиотеки.
Представляем вам новейшую разработку в мире больших языковых моделей – C4AI Command R+! Эта впечатляющая нейросеть с открытыми весами готова покорить мир ИИ и обработки естественного языка.
Одна из ключевых особенностей Command R+ – это ее многоязычные возможности. Модель оптимизирована для 10 языков, включая английский, французский, испанский, итальянский, немецкий, бразильский португальский, японский, корейский, арабский и упрощенный китайский. Это делает ее гораздо более доступной и полезной для глобальной аудитории, чем многие другие LLM, которые часто сосредоточены только на английском языке.
Command R+ обладает расширенными возможностями, включая поисковую дополненную генерацию (RAG) и использование инструментов для автоматизации сложных задач. Эта функция использования инструментов на нескольких этапах позволяет модели комбинировать несколько инструментов для выполнения сложных заданий, что делает ее чрезвычайно гибкой и адаптивной. Это отличает ее от других LLM, которые часто полагаются только на генерацию текста.
Размер модели Command R+ в 104 миллиарда параметров обеспечивает мощную обработку информации. Она может понимать и реагировать на сложные запросы, используя свой обширный контекст в 128 КБ. Это позволяет модели предоставлять глубокие и информативные ответы, которые могут конкурировать с более крупными LLM.
Command R+ является частью семейства моделей с открытыми весами от Cohere и Cohere For AI, и ее меньшая сестра, Command R, также впечатляет своими возможностями. Cohere зарекомендовал себя как ведущего разработчика LLM, предоставляя исследователям и энтузиастам ИИ мощные инструменты для экспериментов.
Лицензия CC-BY-NC с дополнительными условиями Политики допустимого использования C4AI делает Command R+ доступной для некоммерческого использования, поощряя исследования и инновации. Это отличная возможность для сообщества ИИ внести свой вклад в развитие этой захватывающей технологии.
В целом, C4AI Command R+ – это впечатляющая LLM, которая может конкурировать с лучшими моделями в этой области. Ее многоязычные возможности, расширенные функции и эффективная архитектура делают ее мощным инструментом для обработки естественного языка. Мы с нетерпением ждем будущих приложений и исследований, основанных на этой модели, и уверены, что она внесет значительный вклад в мир ИИ.
Спасибо компаниям Cohere и Cohere For AI за предоставление этого удивительного инструмента сообществу ИИ! C4AI Command R+ определенно стоит внимания и исследования.
OpenAI готовится выпустить следующую версию своей модели для ChatGPT. По словам двух человек, знакомых с проектом, GPT-5 представят «где-то в середине года, вероятно, летом». Об этом пишет Business Insider.
По словам другого источника издания, некоторые корпоративные клиенты недавно получили демо-версии последней модели.
«Это действительно хорошо, даже существенно лучше», — сказал генеральный директор одной из компаний, недавно протестировавший GPT-5. Он также добавил, что OpenAI продемонстрировала новую модель со сценариями использования и данными, уникальными для его компании. Также упоминаются новые ещё не реализованные возможности модели, в числе которых вызов «агентов ИИ» для автономного выполнения задач.
У компании пока нет точной даты выпуска GPT-5, поэтому все текущие внутренние ожидания относительно релиза могут измениться.
Компания xAI выложила исходный код своей нейросети Grok-1. Эта языковая модель — настоящий титан среди собратьев, она насчитывает 314 миллиардов параметров.
Илон Маск, как известно, неоднократно высказывался в пользу максимальной открытости и доступности разработок в области ИИ. Публикация Grok-1 вписывается в эту философию: модель распространяется под лицензией Apache 2.0, что позволяет её использовать в коммерческих целях, открывая перед бизнесом и исследователями новые горизонты.
Особое внимание заслуживает тот факт, что Grok-1 не предназначена для какого-то одного специфического применения и не обладает встроенными ограничениями на типы обрабатываемой информации, в отличие от многих других современных языковых моделей. Это означает, что Grok способна генерировать и анализировать данные практически любой тематики, включая те, которые могут попадать под различные ограничения в разных странах. Проще говоря, в Grok отсутствует цензура.
Такая беспрецедентная свобода общения делает Grok уникальным инструментом в руках исследователей, художников, писателей и всех, кто ищет новые подходы к созданию и анализу текстовых данных.
Неудивительно, что с момента анонса модель вызвала огромный интерес среди профессионального сообщества и любителей технологий. Однако необходимо отметить, что для работы с Grok-1 потребуются значительные вычислительные мощности, так как объём данных модели превышает 300 ГБ. Это означает, что не каждый желающий сможет запустить её на своём домашнем компьютере.
Хотите узнавать первыми о полезных сервисах с искусственным интеллектом для работы, учебы и облегчения жизни? Подпишитесь на мой телеграм канал НейроProfit, там я рассказываю, как можно использовать нейросети для бизнеса.
На сайте Anthropic представлены промпты для Claude 3 - лучшие текстовые запросы на все случаи жизни - для работы с Excel, текстами, поиска багов, создания сайтов и других целей.
Учебник по промптингу от Anthropic
Так же, Anthropic выпустил учебник на английском языке, который поможет научиться составлять качественные промпты для Claude 3, и узнать языковую модель лучше - для чего она предназначена, с чем справляется лучше своих аналогов и тд.
Если у вас есть API key для Claude 3, то вы сможете и пройти курс и основательно прокачаться в промпт-инжиниринге
Как получить доступ к Claude 3 из России я писала в этой статье
Хотите узнавать первыми о полезных сервисах с искусственным интеллектом для работы, учебы и облегчения жизни? Подпишитесь на мой телеграм канал НейроProfit, там я рассказываю, как можно использовать нейросети для бизнеса.
Такую задачу поставил Little.Bit пикабушникам. И на его призыв откликнулись PILOTMISHA, MorGott и Lei Radna. Поэтому теперь вы знаете, как сделать игру, скрафтить косплей, написать историю и посадить самолет. А если еще не знаете, то смотрите и учитесь.
Yandex, ведущая технологическая компания, объявила о выпуске новой линейки нейросетей под названием YandexGPT 3. Первая модель этой линейки, YandexGPT 3 Pro, уже доступна на сайте Yandex Cloud. Эта модель обладает улучшенными характеристиками, позволяющими более эффективно обрабатывать сложные запросы и точнее соответствовать заданным форматам ответов. Это делает ее особенно полезной для решения реальных задач компаний и в разработке IT-продуктов.
Одной из ключевых особенностей YandexGPT 3 Pro является возможность дообучения нейросети бизнес-пользователями. Это означает, что компании могут адаптировать модель к своим потребностям и задачам, что открывает широкие возможности для индивидуальной настройки.
В ближайшее время модели третьего поколения YandexGPT появятся и в сервисах Яндекса, доступных для широкой аудитории. Это позволит пользователям использовать продвинутые функции нейросетей в различных сферах своей жизни и работы.
YandexGPT 3 Pro также доступна для интеграции в продукты бизнеса через API. Перед интеграцией пользователи могут оценить качество работы нейросети в деморежиме. Новым зарегистрированным пользователям доступно 100 бесплатных запросов в час, что позволяет ознакомиться с возможностями модели без финансовых затрат.
Этот шаг Яндекса свидетельствует о стремлении компании предоставить своим клиентам передовые технологии и инструменты для решения их задач, открывая новые перспективы в области искусственного интеллекта и машинного обучения.
Улучшение ключевых показателей работы YandexGPT 3 Pro
YandexGPT 3, новое поколение языковой модели от Яндекса, продемонстрировало значительное улучшение в сравнении с предыдущей версией, YandexGPT 2, по ряду ключевых показателей. В среднем YandexGPT 3 отвечала лучше, чем предыдущая версия, в 67% случаев. Однако, при работе с пользовательскими запросами и обработке бизнес-запросов ответы новой нейросети были лучше в 69% и 60% случаев соответственно.
Сравнение с YandexGPT 2 показало, что качество ответов YandexGPT третьего поколения улучшилось на 10 процентных пунктов, а их консистентность увеличилась в два раза. Это означает, что нейросеть научилась лучше понимать суть запросов и предоставлять соответствующие ответы, даже если они формулируются по-разному.
Кроме того, новая модель значительно реже допускает ошибки. По сравнению с предыдущей версией, количество фактических ошибок сократилось с 16,4% до 13,5%, а доля неподтвержденной информации в ответах снизилась с 6,4% до 5%. Количество ситуаций, когда модель не может предоставить ответ на вопрос пользователя, уменьшилось в 5 раз. Все эти результаты были получены в ходе проверок на специальном наборе особенно сложных запросов, релевантных для реального бизнеса.
Эти улучшения делают YandexGPT 3 более эффективным инструментом для решения разнообразных задач и подтверждают его значительный потенциал в области обработки естественного языка и искусственного интеллекта.
Первая модель линейки — YandexGPT 3 Pro — уже доступна на сайте Yandex Cloud.