Sly32

Спорим, не знаешь?  Очередная сказка) А у мен, например есть готовый код, который умеет разобрать текст. Например, для перевода это работает так( ответ в режиме дебаггинга)

Немного деталей:
Промпт:

Данные:

{

Ответ и токенизация:

translation

Привет, я ищу рекомендации по историческим книгам в топ-10 с 1900 по 2000 год.

Here's a breakdown of the translation:

- Привет (Hello)

- я (I'm)

- ищу (I'm looking for)

- рекомендации (recommendations)

- по (about)

- историческим (historical)

- книгам (books)

- в (in)

- топ-10 (top-10)

- с (from)

- 1900 (1900)

- по (to)

- 2000 (2000 год) (year) 

Теперь жду твой пример, как это работает, если ты утверждаешь что знаешь и делал))) И к слову, если бы ты точно понимал о чем речь - знал бы что такое, как и почему используются именно графовые базы данных для создание пре-тренинг моделей.

Ну давай спросим у знатоков языка) Вот пример. Импользую модель "

"

Очень простой код работы с ним, пример приводить не буду, только результаты без всякой коррекции. Фраза
- 

Пеевод с помощью  ИИ на итальянский -

translation

Ecco la traduzione del testo in italiano:

"Ciao, sto cercando suggerimenti di libri storici top-10 tra il 1900 e il 2000."

Se desideri una traduzione più formale o adatta a un contesto specifico, potrei suggerire:

"Sto cercando libri storici di grande importanza, pubblicati tra il 1900 e il 2000. Posso avere alcune raccomandazioni?"

O ancora:

"Mi piacerebbe conoscere i migliori libri storici pubblicati tra il 1900 e il 2000. Ci sono alcune opere che vi consiglio?"

Spero che queste opzioni siano utili! 

На русский

Привет, я ищу рекомендации по историческим книгам в топ-10 с 1900 по 2000 год.

Ну я то как раз и знаю и могу обьяснить. Ты оперируешь тем, что нагуглил, я - опытом. И когда ты пишешь, что хочешь с помощью тенсорфлоу создать нейросеть, которая будет работать с твоим фпемфорком, это вызывает только смех. 

Это вообще замечательный пассаж))) 

Обычная сказка. Если бы это было правдой - ты бы смог описать, что ты хочешь сделать по-другому.  Но для этого нужно понимать, как это работает. Ты - не понимаешь, для тебя это загадка. Тренировкой нейросетей занимаются специалисты по datascience, это огромнейший пласт работы. Это даже не программисты - математики. Ты же банально не в курсе, какие бывают модели, в чем различие, методы обучения... Что ты можешь тут сделать по-другому? Через задницу? Это да))) Вот какой метод тренировки модели ты планируешь применять? Простой вопрос, твой ответ покажет твои компетенции в этом вопросе.

Это профессионально искажение. Вынуждено. В моей команде у людей минимум 5 языков в ходу. Поэтому мне проще использовать оригиналы слов, чем вспоминать перевод. И да, часто просто невозможно перевести. Поэтому я никогда не читаю переведенную документацию. 

А можешь обосновать, почему ты так считаешь? У меня вот примерно 90 процентов кода написано по архитектуре ООП, я могу в каждом случае обосновать, почему, как и почему иногда его не применяю.  Вот например Джава полностью ООП, пайтон позволяет выбирать. 

Конкретнее - какие принципы ООП, по твоему развод лохов?

Да, и что? Как раз нейросеть в состоянии это учитывать, в отличие от банального переводчика

ОМГ а ООП то как здесь оказалось?

Ну и я бы не сравнивал это с "обычными приложухами" Это немножко иное чем сайтик на вордпрессе склепать. Возможности резко отличаются от всего того, что было.

Дискуссия превращается  во флуд. Сколько раз нужно повторить что не нужно ставить прямых зависимостей  человеческий интеллект=ИИ? В данном случае этот термин описывает систему, отличающуюся от обычной, алгоритмической. Она более сложная, но не заменяет человека. Зато кратно увеличивает возможности человека при ее использовании.
Если есть что обсудить - велкам, а гонять по кругу, что ИИ это не интеллект - надоело. СЧитаете что это хайп, бесполезное что-то - так никто и не принуждает пользоваться. Хотите узнать как его лучше использовать - добро пожаловать в дискуссию.
Надеюсь, мы закрыли таки этот вопрос?

Ты опять пытаешься смешать разное. Для начала, о многопоточности - Попробуй скакать на одной ножке, одной рукой гладить себя по голове, второй стучать по животу и при этом декламировать Пушкина. Как быстро ты собьешься? Человеческий мозг как раз очень плохо решает параллельные задачи. Ты можешь читать книгу и смотреть телевизор одновременно? Нет, ты будешь переключаться. Так же как процессор в компе. У тебя поступает информация с разных сенсоров, но на выходе ты решаешь одну задачу. 

автопилот принимает значения с датчиков скорости, радара, камеры, в результате только ведет машину по нужному пути. 

В твоих примерах как раз мозг вчистую проигрывает компьютеру. Стелс В-2 вообще не способен летать без компьютера - форма крыла неустойчивая, человек им не сможет управлять. А компьютер может.

Не суть не в этом. Суть в том чтобы изначально писать код, который позволяет парралелить вычисления. Например токенизация при создании модели, Или промпт в чанки закинуть.  А количество потоков - производная от имеющейся мощности и типа вычисления. Если ты считаешь математику а у тебя одноядерный процессор - как ни корячься, все равно вычисления будут последовательными. А если ты парсишь 1000 урлов одновременно - то и кидай это в 10 потоков, получишь прирост кратный, не в 10 раз но серьезно ускоришь. 

Но это опять увод беседы в сторону.

Да. Deep Blue - прообраз первой системы с ИИ. Не сильно интересуюсь этой темой, но там уже был реализован не просто перебор всех возможных вариантов, но и выбор оптимального.

Оба этих алгоритма не имеют отношения к ИИ. Если ты изучал математику не только в рамках школьной программы, то знаешь что это реализации конечных автоматов, с помощью которых проверяется возможность достижения определенного варианта. По факту - перебор, прогон. Нейросеть работает по  другому. 

Даже смешно читать пассажи:

Как обычно каша и непонимание базовых основ.

Вот тут смешно было.  Уже и не припомню, чтобы писал код, не использующих многопоточность. А для ИИ так вообще.

И вот в очередной раз, заметь, ты даже общаться не умеешь. Я абсолютно спокойно предложил тебе совместную работу(читаем твою подпись) Ты же начинаешь оценивать меня. К чему это? 

Инженер отличается от балабола тем, что может поставить задачу, обьяснить ее,  предложить пути решения. А не прикрываться "своим подходом".  Я тебе рассказал про веса при вычислении коэффициентов модели и ты рассказываешь сказки что знаешь как улучшить. Что улучшить? Построение векторов? Ты изобрел что то лучше чем градиентный спуск? Может стохастический ГС? Или может батчевый СГС? Да ты счас побежишь гуглить, что это такое))) Для этого нужно за плечами не 8 классов математики в средней школе знать)))
А ты в курсе что веса это еще не все, что используется при построении модели?  Может ты и знаешь как по другому ембеддинги создавать?

А методы обучения, их различия знаешь?  А может ты с помощью тензорфлоу хочешь обучить нейросеть твоему фреймфорку, которого на самом деле нет? Есть какие-то нерабочие файлики, на которых невозможно построить даже токенизацию данных.

Работа с ИИ требует знаний, я ежедневно 2-3 часа выделяю только чтоб учиться в этой области. А ты тратишь это время на сказки. Лучше бы попробовал поспрашивать, чем понты колотить. Но я почему то уверен, что ты даже мой готовый код для тренировки простой модели с 5-ю входными и одним выходным параметром не поймешь)))
Займись лучше чем-нить полезным, больше толку будет.

Современные вычислительные мощности позволяют строить сложные нейронные сети со множеством слоев, что позволяет получать результат вычисленний более сложный, чем простой поиск по данным. Позволяет комбинировать ответы. 

Все математические модели были известны давно, но появилась возможность их воплотить. 

Ровно так же как Циолковский описал ракету, но смогли создать ее гораздо позже. 

Нейросети позволяют экономить ресурсы. Если интересно, могу рассказать почему, в каких областях это уже применяется.