Видео

Прежде, чем вещать, сам бы разобрался

Видно, что парень еще сам совсем не разобрался... Дизлайк

Потрясающие лекции и безумно красивая математика - как из довольно неприятной формулы выходит вполне себе понятная и красивая loss function. Спасибо, Евгений!

Былр бы интересно послушать другие глубокие лекции на тему классического cv: shape analysis, texture analysis, eigen analysis, orb, image moments. Есть еще области где глубокие модели беспомощны.

Шикарное объяснение этой темы

Спасибо огромно за курс!!!!!

Что плохого в batchnorm? Я активно им пользуюсь, частенько помогает.

Приветствую, Учитель. Интерес у аудитории к тематике есть. Спасибо за контент!

Спасибо за вебинары. Забрел сюда случайно, еще на первую сессию и дотянул то нынешнего момента)) Вопрос относительно галлюцинаций. Я понимаю, что таким образом, как описано в статье, мы можем найти области, где модель любит галлюцинировать. Но по описанию не совсем понял, что мы делаем далее, чтобы уменьшить этот эффект?

Не понятно как на этапе тестирования они после замены слоев подобрали веса на новых слоях. По идее их надо тоже обучать, тогда это надо сделать на этапе обучения.

Спасибо за топ контент! Буду рад послушать про мультимодальность, тема тоже интересная.

Господи, где вам поставить памятник?)) Наконец-то все четко по полочкам разложено

Благодарю, Евгений! Галлюцинации - важная тема. Думаю, что в последующих поколениях моделей найдут ещё способы, как с ними бороться, помимо фаинтьюнинга.

круто, спасибо за разбор

Semantic deduplication напомнил NMS в object detection, только сравниваем не по IoU, а по CosSim

Курсор там, где нужно)

Супер видео, очень рад, что есть такие выпуски! Наверное всё-таки mOdeling, а не modEling

Ну, а как момент с границами на AGI перенести?.. да, даже хотя бы proto-AGI...

Какое же крутое объяснение. Спасибо большое ❤❤❤

Разбор по взрослому! Только факты! Спасибо за труд и прошу продолжайте Ваше творчество! Очень сильно помогает понять материал.

Так а чему учиться? Что и на что переучивать? Было бы интересно посмотреть такой ролик, спасибо👍👍👍👍

Папа периодически высказывал пессимистические мысли по поводу того, что искусственный интеллект отберёт рабочее места. Он устанавливал телефонные станции раньше. И я привела ему такой пример: если не будет хватать рабочих мест, то давайте просто отключим все телефонные станции и поставим опять телефонисток. Он согласился, что прогресс - это хорошо, и его просто нужно учитывать. По-моему самое слабое место у человечества сейчас - это образование, которое отбивает у детей стремление к учёбе (посмотрите как стремятся дети первый раз в первый класс, и с каким нежеланием идут во второй) и так мы получаем взрослых, которые боятся и не хотят переучиваться на новые специальности.

так это все прогрев)

я только курс закончил на скилбоксе по нейросетям...опять переучиваться надо... меня это достало, возвращаюсь в продажи, они никогда не умрут

аналогия про электричество, кстати, в точку не забывайте, что помимо того что в розетке оно "уже готовое", повышение эффективности аккумуляторов это ключевая задача, от которой зависит весь Hi-Tech первой половины XXI века и накакой инженер-электронщик или даже продвинутый радиолюбитель не обходится без изучения основ физики электромагнетизма, хотя бы ради профессиональной интуиции впрочем это уже неоднократно пройденная история: "профессиональный пессимизм" фонарщиков конца XIX века был объективно обусловлен, но, кажется, спустя век мы имеем число электриков и энергетиков на порядки превосходящее тех самых фонарщиков (хотя как бы и да, действительно больше никто не изобретает динамомашины для личного пользования)

Стадия отрицания

Очень Глубокая мысль про расширение границ... Это результат каждой революции , как только будет прорыв, то затем идёт экспоненциальный рост задач, особенно на первом этапе

тренироваться и тренироваться в публичных выступлениях

Если разбираешься в ML, то понимаешь, что всё ОК, никакие искусственные нейронки никогда не заменят реальный мозг человека. Если конечно нейронок не будут воспитывать как людей, с рождения и на протяжении всей жизни. У меня есть идея собрать глубокую архитектуру и передать её каким-нибудь "маме" и "папе", чтобы они обучали её ходить, говорить, совершать ошибки и исправлять их, рисовать фломастерами на обоях, объяснять что такое хорошо и что такое плохо итд. Тут скорее вопрос в том какая это должна быть архитектура (безусловно это должна быть смесь из reinforcement и classification, возможно что-то ещё) и самое главное какие вычислительные мощности нужны для этого, ведь там будут, вероятно триллионы фич. P.S. Меня всё больше пугает скорость разработок ультралайтиксов... Я ещё YOLO 8 нормально не пощупал, а на днях вышла YOLO 11. Так и хочется сказать "Горшочек, не вари ! Я не вывожу" )) P.P.S. тоже иногда приходят мысли о яхтинге, есть в Москве пара мест, где можно поучиться. Правда сейчас осень в разгаре и погода не слишком благоволит

Офигеть, картинка просто огонь! А мы с Настей баристой и думаем, куда Евгений запропастился, давно не было видно. Теперь понятно.

... ха ха, так это было ожидаемо, что "попсовый сегмент" в который могут методом тыка "вайтивайти из охранника пятерочки", автоматизируют грубой силой, что бы не кормить лишних "специалистов", а в "прикладной части" например на FPGA эти "супер модели" не повлияли никаким образом.

Да скорей бы уже ИИ захватил мир, нет сил все это дерьмо терпеть.

Почему Разинков выглядит как сгенерированное видео

Я не AI-специалист, но насколько могу судить по темпам развития ИИ-технологий и отзывам специалистов, есть немалая вероятность появления в ближайшие годы AGI (в смысле ИИ, способного заменить человека средних способностей на любом интеллектуальном поприще) и, спустя еще какое-то время, условного ASI (ИИ, который превосходит любого человека в отдельности и даже человечество в целом). Если это произойдет, то не вполне понятно каким образом ИИ останется инструментом для задач, придуманных людьми. Если считать возможным появление AGI/ASI в обозримом будущем, то они по определению заменят человека. Который наконец избавится от трудовой повинности (её скорее всего заменит система социального рейтинга), будет получать ББД (вокруг распределения которого между людьми и странами будут идти отдельные войны) и начнет заниматься любимым делом (будь то тщетное, но с пользой для своего ума, соревнование с ИИ в науке и творчестве, или саморазрушительное безделье). Можно попробовать угадать перспективные направления в ближайшие пять лет - например, последовать совету Дженсена Хуанга и пойти в биологию (изобретение чудодейственных лекарств с вакцинами, нейроинтерфейс). А еще в химию (новые материалы), физику (новая энергетика)... А на какую специальность учиться в более долгосрочной перспективе - в случае, если нет особых личных предпочтений? Пока на ум приходит только что-нибудь связанное с физическим и трудно автоматизированным трудом, поскольку робототехника будет неизбежно отставать от софта, и будущий безработный выиграет для себя еще несколько лишних лет.

Круто! Очень жизнеутверждающе! Приятно, что твой вектор скорректировался именно в позитивном направлении. И да llm это те же стремянки, которые делают ранее недоступные плоды доступными. У меня есть большая надежда, что в конце концов именно llm займутся формированием правильного датасета для "взращивания" людей. Вместо жутко рандомно датасета, который делает из удивительного творения природы, жертву маркетинга, потребительское животное, обитателей диванов, отжимателей чужих территорий, реализатора всяких бессмысленных хотелок. Очень воодушевляет, что ты пришёл к выводу, что это не конец, а именно грандиозное начало. Очень приятно будет вместе с тобой двигаться в этом направлении. Спасибо тебе, за то, что ты есть). И за то, что ты делишься своими мыслями и знаниями . Удачи нам всем.

Согласимся, симпатично)

Вовремя и точно. Картинка правда прикольная

Спасибо большое за курс! Очень нравится, что все сопровождается простыми, но понятными примерами, а не просто формулами) Это позволяет не просто *выучить*, а *понять* строение нейронок

1:14:15 😂

Классный разбор статьи

29:16 Василий легенда

Спасибо, Евгений, очень полезно.

Спасибо за видео

Спасибо, что выпускаете видео

Огонь!!!!

Спасибо, очень информативно!

Это не совсем обучение, можно сказать вовсе не обучение. Нейронку пичкают связками вопрос ответ, а она уже с учетом правил орфографии выдает ответы на вопросы. Сегодняшняя нейронка это набор ссылок на ранее выбранные ответы Я считаю что обучение должно происходить самостоятельно без вмешательств человека в процесс. К примеру белка в лесу прыгает не от того что в нее запрограммировали как прыгать и куда, а посредством самообучения.

Догниваем 😂😂😂

RoBERTa обучалась вроде только на MLM и CLS специально не использовался, так что он не обучен на получение вектора всего предложения. Так что скорее они получали общий вектор не через CLS.

Благодарю! И про сейфти, и про мультимодальность было бы интересно послушать ;)