AbstractDL @abstractdl Channel on Telegram

AbstractDL

AbstractDL
Коротко про классные штуки в CV, NLP и AI 🤷‍♂️
By Anton Razzhigaev
11,015 Subscribers
215 Photos
16 Videos
Last Updated 06.03.2025 07:23

Similar Channels

Dan Okhlopkov - канал
11,162 Subscribers
Жёлтый AI
7,827 Subscribers
Complete AI
6,516 Subscribers

Классные новшества в компьютерном зрении, обработке естественного языка и искусственном интеллекте

В последние годы мы наблюдаем бурное развитие технологий, связанных с компьютерным зрением (CV), обработкой естественного языка (NLP) и искусственным интеллектом (AI). Эти три области взаимосвязаны и способны значительно изменить способ, которым мы взаимодействуем с цифровым миром. Компьютерное зрение позволяет машинам интерпретировать и анализировать визуальные данные, а обработка естественного языка помогает компьютерам понимать и генерировать человеческий текст. Искусственный интеллект объединяет эти и другие технологии для создания эффективных и умных систем. С каждым годом появляются новые методы и алгоритмы, которые делают эти системы еще более мощными и универсальными. В этой статье мы обсудим несколько последних достижений в этих областях и их влияние на нашу жизнь.

Что такое компьютерное зрение и как оно работает?

Компьютерное зрение — это область исследования, сосредоточенная на том, как компьютеры могут быть настроены для извлечения информации из изображений или видеопотока. Системы компьютерного зрения используются для распознавания объектов, отслеживания движений и обработки изображений с целью извлечения полезной информации.

Основные технологии, применяемые в компьютерном зрении, включают машинное обучение и нейронные сети. Благодаря этим подходам компьютеры способны обучаться на больших объемах изображений и улучшать свою точность распознавания с каждым новым примером.

Каковы основные достижения в области обработки естественного языка?

Обработка естественного языка — это дисциплина, занимающаяся взаимодействием между компьютерами и человеческим языком. Основные достижения в этой области включают создание языковых моделей, таких как GPT-3, которые способны генерировать текст, вести диалоги и даже выполнять сложные задачи, такие как перевод и суммирование текста.

Другие важные разработки включают системы анализа тональности, которые позволяют оценивать эмоциональную окраску текста, а также чат-боты и виртуальные ассистенты, которые обеспечивают более естественное взаимодействие с пользователями.

Как искусственный интеллект влияет на повседневную жизнь?

Искусственный интеллект активно внедряется в различные аспекты повседневной жизни — от рекомендаций по фильмам и музыке до медицинских приложений и управления умными домами. Эта технология позволяет анализировать большие объемы данных, помогая пользователям принимать более обоснованные решения.

К примеру, в медицине AI используется для диагностики заболеваний, анализа медицинских изображений и разработки персонализированных схем лечения. В то время как в сфере услуг чат-боты, основанные на AI, помогают клиентам получать информацию и решения в реальном времени.

Каковы основные вызовы и ограничения технологий AI?

Несмотря на множество преимуществ, технологии искусственного интеллекта сталкиваются с рядом вызовов. Одним из крупнейших является необходимость в качественных и разнообразных данных для обучения. Без этих данных модели могут стать предвзятыми и неэффективными.

Другой важный аспект — это этические вопросы, касающиеся конфиденциальности данных и безопасности. Как компании используют данные, собранные от пользователей, и как это может повлиять на общество в целом, остаются актуальными темами для обсуждения.

Каковы перспективы развития компьютерного зрения и NLP в ближайшие годы?

С развитием технологий и увеличением вычислительных мощностей, перспективы компьютерного зрения и обработки естественного языка выглядят многообещающими. Ожидается, что новейшие методы, такие как трансформеры и глубокое обучение, продолжат эволюционировать и открывать новые возможности.

Скорее всего, мы увидим интеграцию этих технологий в более сложные системы, где компьютерное зрение и NLP будут работать вместе для создания более умных и адаптивных приложений, способных к автономному обучению и принятия решений.

AbstractDL Telegram Channel

AbstractDL - это Telegram канал, который занимается обзором и обсуждением последних технологий в сферах компьютерного зрения (CV), обработки естественного языка (NLP) и искусственного интеллекта (AI). В канале вы найдете короткие обзоры классных штук, которые могут быть полезны при создании резюме, в решении задач машинного обучения и в других сферах, связанных с технологиями. Если вы интересуетесь последними тенденциями в CV, NLP и AI, то AbstractDL - идеальное место для вас. Присоединяйтесь к каналу и будьте в курсе всех новинок в мире технологий!

AbstractDL Latest Posts

Post image

Ну что сказать по поводу GPT 4.5... Для своей цены это отвратительная модель. Стой она как Соннет, в ней бы был смысл. А так есть ноль ситуаций, где стоило бы пользоваться 4.5, а не Соннетом.

02 Mar, 13:19
2,933
Post image

Вышла GPT-4.5. Вот техрепорт. Вот выжимка трансляции от Сиолошной. А ещё картинка про "это самая манипулятивная LLM от openAI".

27 Feb, 20:26
4,684
Post image

LLM-Microscope: трансформеры хранят контекст в запятых и артиклях

Как писал выше — мою новую статью приняли на NAACL 🎉
Мы обнаружили, что самыми контекстуализированными токенами в языковых моделях являются... артикли и знаки препинания! Именно в них хранится больше всего информации о контексте.

Мы научились измерять, сколько контекстной информации "помнит" каждый токен, и оказалось, что существительные и глаголы сильно проигрывают по этому показателю всяким "the", запятым и точкам. Если удалить эти "незначительные" токены из текста (даже если с помощью GPT-4 удалить только не влияющие на смысл токены), то качество работы моделей резко падает, особенно на длинных текстах.

Ещё из интересного — токены, активации на которых хранят больше контекста, имеют более линейные преобразования между слоями (привет моей прошлой статье про линейность трансформеров).

Весь код для анализа внутренностей LLM (измерение контекстуальности токенов, нелинейности, logit lens и прочее) выложили в открытый доступ.

Статья, GitHub

24 Feb, 09:49
19,555
Post image

Люди, которые часто используют ChatGPT — идеальные детекторы AI-текста

Оказалось, что эксперты, регулярно пользующиеся LLM в своей работе, способны распознавать AI-генерацию с почти 100% точностью, обходя все существующие детекторы и БЕЗ ложных срабатываний (в режиме majority voting).

Вот главные признаки сгенерированного текста по их мнению:
- избыточное использование некоторых слов: "crucial", "testament", "vibrant" и др.
- структура слишком "правильная" и предсказуемая
- заключения всегда аккуратные, оптимистичные и подытоживающие

Да, выборка людей была небольшая — всего 9 человек, но это всё равно продемонстрировало, что тексты от GPT-4o, o1-pro и Claude-3.5-sonnet реально детектировать, причём никакие fancy способы защиты (парафразы, доп инструкции) совсем не помогли.

Авторы выложили в открытый доступ код и датасет из 300 пар сгенерированных\реальных статей с очень подробной разметкой.

Статья, GitHub

22 Feb, 15:27
7,025