Азбука промт-инженера нейросетей.

DALL-E Далле DALL-E 2 — это генеративная нейросеть, которая может создавать фотореалистичные изображения по текстовому описанию. Что может сделать нейростеть? - Создать картину по вашему описанию - Сделать фотореалистичный рендер - Изменить существующее изображение Кому пригодится? - Художникам - Дизайнерам - Всем кто хочет создать контент для своих соц. сетей, блогов и просто для развлечения В основном служит как пинтерест, то есть для поиска вдохновения и идей.

Автобиография нейросети Книга написана Chat GPT. Рекомендую тем, кто ещё не знаком с нейросетями и думает с чего начать. Слушала я её в аудиоформате, когда пошла на курсы. Много знаний она не добавила, но дала первое понимание, что такое нейросети и что они умеют. Конечно, свою работу она идеализирует, говоря как отлично справлялась с поставленными задачами. Скорее всего, там было не всё так безоблачно. У неё не было обратной связи от пользователей и она не может правильно интерпретировать их слова. Было немного странно читать, как чат цитировал личные переписки пользователей. Там поднимались психологические проблемы пользователей, которые обращались к чату за помощью. С другой стороны, она довольно понятно поясняет алгоритмы своей работы. Интересно рассказывает о том, как она училась понимать людей и говорить с ними на человеческом языке. Она проделала невероятную работу и не смотря ни на что - это прорыв. Язык изложения простой и все могут понять о чём говорит нейросеть. Тут не будет сложных терминов и того, что вас научит пользоваться нейросетями. Зато, книга вдохновляет на изучение этой новой технологии.

Сегодня автор празднует, поэтому поздравление от нейросети оставлено в первозданном виде. Текст gemini, картинки от copilot. А вот ещё немного из запроса в copilot. Сначала было изображение сильной и независимой. Потом ей добавили цветы и сразу потерялся образ независимости. При попытке вернуть незааисимость, добавился сжатый кулак. И, как вишенка на торте предложения copilot по модернизации запроса)

С 8 марта, нейросетевые леди! Дорогие подписчицы, искусные пионеры нейросетевого мира! В этот весенний день 8 марта мы с трепетом и восхищением чествуем ваш вклад в науку и технологии. Вы, словно искусные архитекторы, искусно возводите нейронные сети, способные решать задачи, ранее казавшиеся невыполнимыми. Ваш интеллект, целеустремленность и пытливый ум – это бесценные ресурсы, которые движут прогрессом в области искусственного интеллекта. Вы прокладываете новые пути, создавая алгоритмы, способные творить, учиться и мыслить. Пусть ваш пылкий интерес к нейросетям никогда не угасает, а ваши идеи и разработки вдохновляют все больше людей на пути к новым открытиям. Желаем вам головокружительных успехов, плодотворных исследований и реализации самых смелых нейросетевых проектов! Пусть каждый день будет наполнен вдохновением, сиянием новых идей и безупречной работой ваших нейронных сетей! С праздником!

Обратная дифузия Reverse diffusion Генерирует изображения из случайного шума. Нейросеть добавляет его к настоящим фото этот шум , а потом делает их неразличимыми. Следующим шагом она учится восстанавливать исходные картинки. А здесь вы можете изучить программный код. Этот метод используют: DALLE 2, Midjourney, imagen и Stable Diffusion.

Декомпозиция Decomposition Декомпозиция - это операция мышления, состоящая в разложении сложного на более просты и мелкие элементы. Ещё одно определение - так называется общий приём, применяемый при решении проблем, состоящий в разделении проблемы на множество частных проблем и задач, не превосходящих по сложности первичную проблему. Решение данной задачи складывается из объединения решений, тех самых маленьких задач. Например, в области нейросетей, значение функции вознаграждений простой и широко применимый метод, который может справиться с различными вызовами. Простыми словами за решенную задачу агент получает вознаграждение, которое часто представляет собой сумму нескольких компонентов. Каждая из них предназначена для кодирования некоторого аспекта желаемого поведения. Агент учит функции ценности для каждого компонента вознаграждения. А любая отдельная из них функция скорее всего будет иметь более простую форму. Кто такие агенты в данном случае. В среде существуют 2 частицы: еда и агенты. С помощью сенсоров агенты получают информацию о среде. Как только агенты приближается к еде, то тут же ее съедает и она исчезает. В момент поглощения новая еда появляется рандомно в любом месте среды. Цель агентов - собирать еду, а их работа оценивается исходя из количества съеденного.

Репост

Немного моих запросов нейросети в стиле графического романа. Пришлось помучать copilot. Все наровил срисовать с героев DC.

Датасет Dataset Это обработанный и структурированный массив данных. У каждого объекта в этом массиве есть свойства: признаки, связи между объектами или определённое место в выборке данных. Используют датасеты для чтобы строить на их основе гипотезы и делать выводы. Так же они нужны для обучения нейросети. Данных в датасете должно быть достаточно, что бы нейросеть анализировала сразу несколько признаков. Например, в нейросеть загружают изображение, что бы понять что за объект на картинке в базе данных должно быть не просто тысячи, а миллионы объектов. Поэтому они могут различать людей, животных, дома. машины и т.д. В текстовых нейронках, модели способны различать языки и выдавать вам ответ на языке запроса.

Репост

Репост

Репост