Если DeepSeek опять подводит, не отчаивайтесь – есть спасательный круг! 🚀 В веб-версии и приложении он стабильно "лежит", а официальный API перегружен. Но вот лайфхак – попробуйте @deepseeksbot в Telegram! 😊

Наткнулся на этого умного бота, и он отвечает мгновенно, без нервотрёпки, даже с длинными запросами. Раньше приходилось обновлять страницу десятки раз в браузере, а тут – спросил, и сразу получил результат! 💡💻

Если устали ждать бесконечно, юзайте бота и забудьте о долгом ожидании! 😉👍

🚀 Представляем Animate Anyone 2 — инструмент, который позволяет заменить персонажей в видео всего по одному изображению. 🎥✨

Пока что исходники и модельки в открытом доступе отсутствуют, но будем надеяться, что скоро это изменится. И, конечно, хотелось бы, чтобы для работы с этой технологией нам не потребовался сверхмощный кластер с тоннами видеопамяти. 🤞💻

Следите за обновлениями и ждите больше подробностей, а пока мечтаем, как будем экспериментировать с этой игрушкой! 😄

👉 Подробнее тут…

🔍 LangChain: Создайте свой AI за считаные строки!

Погружаемся в мир возможностей с LangChain — фреймворком для работы с языковыми моделями. 🚀 Если вам когда-либо хотелось сделать своего собственного ChatGPT, этот инструмент станет вашим незаменимым помощником!

Основная статья: https://habr.com/ru/articles/729664/

🧩 LangChain строится по принципу лего, где все компоненты — от базовых моделей до сложных систем — идеально сочетаются друг с другом.

Ключевые компоненты:
- Модели: Поддержка множества языковых моделей через API OpenAI, Cohere, Hugging Face и другие. 🧠
- Промпты: Гибкие функции для генерации и форматирования промптов. 💬
- Индексы: Оптимизируйте взаимодействие с языковыми моделями через структурированные документы. 🗂️
- Цепочки: Комбинируйте модели и запросы для многоступенчатых операций — от ведения диалогов до суммаризаций. ⚙️
- Агенты: Доступ к информации в реальном времени из различных источников, таких как Google и Wikipedia. 📚
- Память: Сохранение состояния для ведения интеллектуальных разговоров. Долгосрочная и краткосрочная память улучшит ваш чат-бот. 🕰️

Внедряем эти инструменты на практике! Например, подключаем свою базу данных через модуль Indexes и использую LLM для генерации ответов. 📊📈 Пробуем различные модели, такие как ChatGPT или его разновидности на основе альпаки, с помощью Prompts. 🌟

✨ ТОП-5 нейросетей 2025 года ✨

1. DeepSeek-R1 🇨🇳
Китайский гений логики и аналитики
🔥 Фишка: Решает задачи уровня PhD за секунды, генерирует код и анализирует Big Data.
🎯 Для кого: Разработчики, учёные, финансисты.
💡 Лайфхак: Бесплатен для некоммерческих проектов!

2. Suno 5.0🎸
Музыкальный алхимик
🔥 Фишка: Создаёт треки по голосовому запросу ("Хочу джаз с нотками дождя!").
🎯 Для кого: Подкастеры, режиссеры, артисты.
⚠️ Но: Русский язык иногда с неверным ударением.

3. Sora Turbo (OpenAI) 🎬
Видео-волшебник от OpenAI
🔥 Фишка: Генерирует 4K-ролики до 5 минут с динамичным сюжетом.
🎯 Для кого: Блогеры, рекламщики, геймдев.
💸 Цена: $20/мес через ChatGPT Platinum.

4. Gemini Flash 2.5 🌐🧠
Мультимодальный монстр от Google
🔥 Фишка: Обработка файлов размером с «Войну и мир».
🎯 Для кого: Дизайнеры, преподаватели, бизнес-аналитики.
🤯 Секрет: Загрузите черновик презентации в Google Docs — ИИ сам создаст инфографику и анимацию. 📊

5. Claude 3.7 (Anthropic) 📜
Мудрец для текстов
🔥 Фишка: Пишет диссертации, проверяет контракты и... сочиняет стихи!
🎯 Для кого: Юристы, писатели, журналисты.
🌍 Плюс: Лучшее понимание славянских языков среди ИИ.

🧠 Какую нейросеть возьмёте на вооружение? Делимся в комментах! 👇

Больше материала по схожей теме здесь: https://www.tgoop.com/+1Uz6BlfkUSpiMzBi
Подписывайтесь на канал!

Сегодня разбираем глубокое обучение для архитектуры Transformer на примере модели GPT и рассказываем, как самому обучить аналогичную модель! 🤖💥

1. Архитектура модели
Модель GPT основана на классическом Transformer-декодере 🚀. Основные компоненты:
• Embedding слой для слов и позиции (position embeddings) 🔤
• Несколько блоков self-attention с multi-head механизмом (например, 8 голов) 👀
• Feed-forward сети с активацией GELU, layer normalization и residual connections для стабилизации обучения 🧠
• Итоговый linear слой для предсказания следующего токена 🔮

Пример размерности:
- Количество слоёв: 6-12
- Размер эмбеддинга: 256-512
- Размер feed-forward скрытого слоя: примерно 2048 (в зависимости от архитектуры)
- Dropout: 0.1 для предотвращения переобучения 🚧

2. Подготовка данных для обучения
Нам понадобится большой корпус текстовых данных. Например, можно использовать датасеты вроде WikiText, OpenWebText или собственный корпус новостей! 📚
Важно: перед обучением – токенизация с использованием Byte Pair Encoding (BPE) или похожего метода. Библиотека Hugging Face Transformers поможет удобно настроить токенизатор и загрузить датасет. 🛠️

Пример подготовки данных на Python:

python 
from transformers import GPT2TokenizerFast  
tokenizer = GPT2TokenizerFast.from_pretrained("gpt2")  # или собственная модель  
sample_text = "Пример текста для обучения модели."  
tokens = tokenizer.encode(sample_text)  
print("Токены:", tokens)  

3. Процесс обучения
Основной цикл обучения построен так:
• Прямой проход модели по батчу (forward pass) через Transformer.
• Вычисление loss с использованием cross-entropy между предсказанными токенами и истинными знаками – задача языкового моделирования 🔥.
• Обратное распространение ошибки (backpropagation) для обновления весов ✨.
• Использование оптимизатора AdamW с понижением learning rate по schedule (например, cosine decay или linear warmup) 🌟.

4. Гиперпараметры и эксперименты
• Batch size: 16-32 (в зависимости от GPU памяти)
• Learning rate: 0.0005-0.001 с warmup (например, первые 500 шагов)
• Количество эпох: от 5 до 20 для предварительных экспериментов
Можно экспериментировать с количеством слоёв, размером эмбеддинга и числом attention голов – это основа для поиска лучшей архитектуры! 🔍💡

5. Ресурсы и библиотеки
Используйте открытые библиотеки: Hugging Face Transformers, PyTorch или TensorFlow для быстрой реализации. Удачным стартом может стать пример из репозитория Hugging Face – там много документации и туториалов по fine-tuning и обучению с нуля! 👍

Вот такой подробный взгляд на процесс создания и обучения GPT модели наподобие! Делитесь своими экспериментами! 😊🚀💻

То, что показывает VEO 3, — это просто космос! 🚀✨
Результаты настолько впечатляют 🤯, что можно смело заявлять: перед нами новая эра в развитии ИИ 💡🤖, и это меняет всё! 🔥