Казалось бы, в посгресе и так есть неплохой полнотекстовый поиск (tsvector/tsquery), и вы из коробки можете проиндексировать ваши тексты, а потом поискать по ним. Но на самом деле это не совсем то, что нужно — такой поиск работает лишь по чётким совпадениям слов. Т.е. postgres не догадается, что "кошка гонится за мышью" — это довольно близко к "котёнок охотится на грызуна". Как же победить такую проблему?

TLDR:

1. Преобразовываем наши тексты в наборы чисел (векторы) при помощи API openAI.
2. Сохраняем векторы в базе с помощью pgvector.
3. Легко ищем близкие друг к другу векторы или ищем их по вектору-запросу.
4. Ускоряем индексами.

Введение

Когда кто-то спрашивает, может ли обучение с подкреплением (RL) решить их проблему, я сразу отвечаю, что не может. Думаю, что это верно как минимум в 70% случаев.

Можете представить себе классификатор изображений, решающий практически любую задачу, и который вообще не нужно обучать? Это новая нейросеть CLIP от OpenAI. Разбор CLIP из рубрики: Разбираем и Собираем Нейронные Сети на примере Звездных Войн!

Нет данных, нет разметки, но нужен классификатор изображений для конкретной задачи? Нет времени возиться с обучением нейронной сети, но нужно получить классификацию высокой точности? Все это стало возможным. Вам нужно обучение без обучения!

Готов и туториал: Собираем нейросети. Классификатор животных из мультфильмов. Без данных и за 5 минут. CLIP: Обучение без Обучения + код

Подробно и доступно разбираем что такое "обучение без обучения" и саму нейросеть CLIP от OpenAI. Стираем границы между Текстом и Изображением. Внимание: статья подходит под любой уровень: от нулевого до профи. Приятного прочтения!

Туториал: Собираем нейронную сеть на примере классификации нарисованных животных в режиме "обучения без обучения".

Цель: Научиться быстро создавать классификаторы для множества задач, без данных и без разметки, используя нейросеть CLIP от OpenAI.

Уровень: Туториал подходит под любой уровень: от нулевого до профи.

Совсем недавно я писал статью про нейронную сеть CLIP от OpenAI — классификатор изображений, решающий практически любую задачу, и который вообще не нужно обучать! Теперь давайте посмотрим, как CLIP работает на практике. Собираем CLIP из рубрики: Разбираем и Собираем Нейронные Сети на примере мультфильмов. На написание кода, и создание готового обученного классификатора у меня, и у любого, даже не знакомого с Python, уйдет именно пять минут. Интересно как? На самом деле все очень просто.

Туториал + Рабочий код: Читай и запускай! Приятного прочтения!

TLDR: приложение можно скачать и потестить тут

Эта статья является дополненной и сильно расширенной версией моей статьи в TowardsDataScience о создании приложения, использующем новейшую мультимодальную нейросеть от OpenAI

В чем проблема классификаторов?

Многие заметили, что в последние годы все чаще для обработки изображений используется нейросетевой подход.

Как обуздать GPT-3

Зачем нужен такой фильтр?

В августе 2021 г. компания Илона Маска по разработке искусственного интеллекта OpenAI выпустила Codex — новую систему на GPT-3, которая автоматически преобразует в код простые английские фразы. «Заменит ли она программистов?» — отвечает ранний бета-тестер.

Искусственный интеллект, способный справляться с любыми задачами не хуже человека - чем не мечта. Тема сильного искусственного интеллекта (AGI) скорей всего интересовала почти каждого, однако понять, что в ней происходит на практике оказывается весьма затруднительно. Этой статьёй я пытался для себя разобраться, как же можно описать AGI, какие направления существуют и насколько мы близки к достижению желаемого.

Не так давно Сбер, а затем и Яндекс объявили о создании сверхбольших русских языковых моделей, похожих на GPT-3. Они не только генерируют правдоподобный текст (статьи, песни, блоги и т. п.), но и решают много разнообразных задач, причем эти задачи зачастую можно ставить на русском языке без программирования и дополнительного обучения — нечто очень близкое к «универсальному» искусственному интеллекту. Но, как пишут авторы Сбера у себя в блоге, «подобные эксперименты доступны только компаниям, обладающим значительными вычислительными ресурсами». Обучение моделей с миллиардами параметров обходится в несколько десятков, а то сотен миллионов рублей. Получается, что индивидуальные разработчики и маленькие компании теперь исключены из процесса и могут теперь только использовать обученные кем-то модели. В статье я попробую оспорить этот тезис, рассказав о результатах попытки обучить модель с 30 миллиардами параметров на двух картах RTX 2080Ti.

Недавно прогремел GitHub со своим новым продуктом Copilot. Из ближайшего прошлого помнятся слова Kite и Codota (ныне Tabnine). Всё это щупальцы искусственного интеллекта, призванные изменить отрасль разработки программного обеспечения. В целом, шум затих, пена сошла, можно смотреть в более прозрачное будущее. В этой статье я опишу свои впечатления и переживания по поводу всего этого AI-я.

Ну что, уже успели прочитать восхищения небывалым качеством видео от нейросетки SORA у всех блогеров и новостных изданий? А теперь мы вам расскажем то, о чем не написал никто: чего на самом деле пытается добиться OpenAI с помощью этой модели, как связана генерация видео с самоездящими машинами и AGI, а также при чем здесь культовая «Матрица».

Инвесторы Voxel Quest так и не дождались игры, но всё равно остались довольны

• пул из 18 героев в режиме Random Draft (Axe, Crystal Maiden, Death Prophet, Earthshaker, Gyrocopter, Lich, Lion, Necrophos, Queen of Pain, Razor, Riki, Shadow Fiend, Slark, Sniper, Sven, Tidehunter, Viper, или Witch Doctor);
• без Divine Rapier, Bottle;
• без подконтрольных существ и иллюзий;
• матч с пятью курьерами (ими нельзя скаутить и танковать);
• без использования скана.