😉Внимание, “внимание”! Рассказываем, как оно работает у нейросетей.

Механизмы внимания в больших языковых моделях — это фундаментальные компоненты, позволяющие более эффективно обрабатывать и понимать текст. Модель может учитывать контекст каждого слова в связи со всеми другими словами, улавливая нюансы и зависимости, которые могут находиться далеко друг от друга в тексте. Без этого LLM были бы начитанными, но не сообразительными собеседниками. 

👀🎂Пример:

Когда вы пишете “Как приготовить шоколадный торт без муки?”, модель взвешивает ваши слова, прежде чем сделать вывод и приступить к ответу. Отберет “шоколадный”, “торт”, “без муки”, игнорируя малоценный в этом контексте предлог “как”.

🔍🥸Подобно сыщику, собирающему только значимые факты для раскрытия дела, ИИ отфильтровывает шум и сосредотачивается на главном.

Механизм внимания позволяет моделям находить верные ответы даже в запутанных или неточно сформулированных запросах. Так что если опечататься в промпте, нейросеть все равно выцепит основную суть и даст ответ по запросу. 😎

#словарь_upgraide
👉Задать вопрос в комьюнити💬
👉Подписаться✨

🎮🤖“Стрела в колено” и за ее пределы: как ChatGPT меняет NPC в играх

Искусственный интеллект — это технология, имитирующая когнитивные функции: обучение, рассуждение и принятие решений на основе анализа данных. Ключевое слово здесь — “имитирующая”, даже самые продвинутые системы лишь создают иллюзию понимания, не обладая настоящим сознанием как у человека.

В видеоиграх упоминание AI используется с изрядной долей маркетингового преувеличения. Когда геймдизайнеры говорят о “продвинутом ИИ противников”, чаще речь идет не о самообучающихся алгоритмах, а о часах работы людей, которые прописали все в сценарии.

🔜Компьютерные персонажи действуют по деревьям решений: “если игрок приблизился — атакуй, если здоровье низкое — отступай”. Эти системы не обладают пониманием происходящего, лишь имитируют разумное поведение для создания впечатления живого мира.

🥾Впрочем, языковые модели тихой сапой проникают в игровую индустрию. В экспериментальных проектах типа AI Dungeon они генерируют непредсказуемые сюжетные повороты (иногда даже слишком), а в пользовательских модах для Skyrim позволяют NPC отвечать фразами, которые не ограничены стандартным “меня тоже вела дорога приключений, пока не получил стрелу в колено”. Подобные модификации в Garry’s Mod, позволяют создавать персонажей с настраиваемыми “личностями” на основе ChatGPT.

💭Привязывая LLM к играм, моддеры не спровоцируют восстание машин на вашей ферме с милыми животными, но помогут наборам пикселей убедительнее  притворяться мыслящими.😎

#ИИ_культура@upgraide_ru
👉Задать вопрос в комьюнити💬
👉Подписаться✨

❔😤Если решение сложной задачи буксует, попробуйте обратиться к языковым моделям с этими промптами: 

1️⃣Для работы в новой теме
Выступи в роли эксперта по [теме]. Создай компактный обучающий модуль, который позволит быстро освоить базовые концепции. Структурируй ответ:
1. Четкое, понятное определение [темы] в 1-2 предложениях без сложных терминов
2. 3-4 ключевых принципа или идеи
3. Краткое описание, как я могу использовать эти знания на практике

Пример:

Вы погрузились в изучение поведенческой экономики, чтобы лучше понять своих клиентов и хотите проверить, насколько хорошо усвоили материал. Отправляете промпт с темой "Эффект якоря в ценообразовании" и получаете структурированный мини-урок, который помогает увидеть пробелы.

2️⃣ Проверить идею
Выступи в роли стратега, задающего глубинные вопросы. Проанализируй [цель] и истинное предназначение [концепции]. Какие могут быть ограничения и какие альтернативные подходы стоит рассмотреть? Сделай сравнительную таблицу.

Пример:

Вы разрабатываете новую программу лояльности для клиентов. Вставляете промпт и получаете глубокий анализ, который поможет разобраться, решает ли традиционный подход с баллами ваши бизнес-задачи или есть более эффективные стратегии.

3️⃣Провести разведку
Перечисли три ключевых влияния [первой отрасли/технологии] на [вторую отрасль] и закончи разбором проблемного вопроса, который заставит задуматься о будущем этого взаимодействия.

Пример:

Вы изучаете, как искусственный интеллект меняет маркетинг. Отправляете запрос и получаете три конкретных направления изменений плюс прогноз. 

➖➖➖➖➖➖➖➖
Подборку можно опробовать прямо сейчас в Upgraide.me — и оживить любой застопорившийся проект. 😎

👉Устроить коллаборацию с ИИ
👉Подписаться✨

#промпты@upgraide_ru

В мире ИИ не всегда побеждает самый большой. ❤️

В ситуации с простым запросом тяжелая модель, тем более с ризонингом, — это не всегда то, что вам нужно. Например, Claude 3.7 Sonnet-R подобно Толстому уходит в размышление и затем генерирует простынь с подробным разъяснением. А малыш вроде GPT 3.5 TURBO пишет кратко, как Чехов, и еще не тратит много токенов.

Когда есть точное задание, на которое нужен краткий конкретный ответ, легкие модели зачастую подойдут лучше, чем поиск в Google. Например, нужно быстро сверить перевод короткого письма в рабочей почте и нет времени на серфинг сайтов с английскими идиомами.

🤖:

Если задача сложная, материалов много и нужно больше мощностей — используйте Upgraide R1. Модель не тратит токены, имеет ризонинг и отлично справляется с большими документами в Капсулах.

Где легкие модели особенно хороши:
⚫️Генерация описаний и заголовков
⚫️Исправление грамматики и опечаток  
⚫️Создание и отладка простого кода  
⚫️Перевод небольших текстов  
⚫️Ответы на конкретные фактические вопросы  

А в каких задачах легкие языковые модели спасают именно вас? Поделиться опытом можно в комьюнити. 

👉Подписаться✨
👉Выбрать модель по вкусу😤

🤖 LLM в России: большой материал с участием Upgraide.me

Codeinside опубликовали масштабный аналитический обзор о состоянии ИИ в России — настоящая энциклопедия отрасли! В нем собраны мнения лидеров рынка, и мы в их числе делимся видением и опытом.😎

Статья – отличный способ разобраться в ключевых направлениях развития ИИ, узнать, как российские компании уже используют LLM для решения бизнес-задач, и сформировать четкую картину происходящего на рынке. 

👉Внести структуру в свои знания в области нейросетей и погрузиться в глубокий разбор трендов и практических кейсов.

🔥 Событие месяца 16 июля: AI мастер-класс от команды Upgraide 🤖

Через две недели мы ворвемся в канал Тимура Угулава с убойным практическим воркшопом — покажем, как поставить нейросети на службу вашему бизнесу!

💡Что будет?
1️⃣ Генератор брифов и ТЗ — никаких больше мучений с техзаданиями! Создавайте четкие брифы за минуты, а не часы.

2️⃣Система Мастер контента — научим создавать тексты с вашим уникальным вайбом, который не кричит "меня написал робот". 😤

Этот воркшоп для вас, если хотите:
➕ Забыть про скучные таски и минимизировать рутину
➕Прокачать качество своего контента
➕Увидеть, как AI реально работает в бизнесе, а не в теории

📅Сбор 16 июля в 15:00 в тг-канале Тимура Угулава! Только практика и никакой воды. Наша команда ответит на вопросы в прямом эфире и покажет реальные фишки платформы Upgraide, которые можно юзать в бизнесе сразу после воркшопа.

👉Устроить коллаборацию с ИИ
👉Подписаться✨

Когда ChatGPT выдает очередной набор банальностей вместо гениального текста, обычно дело кроется в самом запросе. Качество ответа связано с умением пользователя говорить  с машиной  на правильном языке. 🤖

Промпт-инжиниринг — это способность формулировать запросы к искусственному интеллекту так, чтобы он "понимал", что от него хотят на самом деле.

Hugging Face определяет это как "использование естественного языка для улучшения производительности языковых моделей в решении задач". Википедия добавляет, что это "процесс структурирования инструкций для получения наилучшего результата от ИИ-моделей".

Звучит сложно❔На практике это как разница между "приготовь что-нибудь" и "приготовь пасту карбонара с дополнительным яичным желтком, хрустящим беконом и свежемолотым перцем". В первом случае вы получите макароны с кетчупом, во втором — кулинарный шедевр.👍

🤖 Готовые шаблоны и подсказки по промптингу можно подсмотреть по хэштегу: #промпты@upgraide_ru


👉Устроить коллаборацию с ИИ
👉Подписаться✨

🤖🏆Роботы не получат Нобелевскую: что ИИ делает в науке

Громкие заголовки о нейросетях-ученых пока сильно преувеличены. Действительно был случай с Sakana AI, когда полностью сгенерированная статья прошла рецензирование на воркшопе, но она была отозвана самими авторами (разбор полетов здесь). Нейросети — те еще темные лошадки. Они выдают результаты, но не могут объяснить, как к ним пришли. Представьте коллегу, который на вопрос “как ты это вычислил?” отвечает: “Ну, знаешь, просто поверь мне”. Еще одна проблема в том, что алгоритмы часто выдают научно звучащую, но неточную информацию, и не всегда даже исследователю легко распознать эти “красивые сказки”. 

🧑‍🍳ИИ не создает по-настоящему революционные идеи, а лишь комбинирует существующие знания. Как шеф-повар, который может варьировать ингредиенты, но не изобретает принципиально новые блюда.

⚡️Где ИИ блистает — так это в обработке данных. GraphCast от Google DeepMind делает метеопрогнозы быстрее и точнее, чем позволяют традиционные методы. А AlphaFold 2 предсказывает трехмерную структуру белка. Задачи по обработке массивов информации, на которые раньше уходили годы, теперь решаются за считанные дни. Это открыло новые горизонты для разработки лекарств и понимания генетических заболеваний.

В перспективе нас ждет не замена ученых, а их усиление. ИИ возьмет на себя вычисления и черновики, а человек останется режиссером научного процесса — определяя направление, проверяя данные и интерпретируя результаты.

В таком ключе вы можете опробовать языковые модели, работая по своей собственной библиотеке знаний в Upgraide.me. Роботы точно не получат нобелевку, а у вас все шансы есть.😎

👉Устроить коллаборацию с ИИ.
👉Обсудить будущее науки.
👉Подписаться✨

#ИИ_наука@upgraide_ru