Rugpt-3 как пользоваться: Русскоязычная модель GPT-3 выложена в открытый доступ Журнал «Я Robot»

В первый день её выхода в открытый тест я зарегал temp phone number и был разочарован. Он работал ничуть не лучше ванильной GPT3 на английском, а русский язык был вообще машинным переводом на входе и выходе. Нейросеть ruGPT-3 является продуктом SberDevices, который был создан в 2020 году как подразделение Сбербанка, занимающееся разработкой устройств и решений для умного дома, а также искусственного интеллекта. Сегодня SberDevices является одним из крупнейших игроков на рынке умных устройств и решений в России.

Однако, если использовать небольшой контекст, длиной несколько строк (как в обучающей выборке), то результаты достаточно неплохие, за исключением желания модели писать эмоцию героя после его имени в скобках. Кстати, отвечаю на ваш немой вопрос – да, у этой модели отличный текстовый NSFW, в этом её никто не ограничивал.Примеров с ним я приводить не буду, просто держу в курсе, да и к этому мы ещё вернёмся. В отличие от своего американского аналога, ruGPT-3 является проще, но все же хорошо справляется с поставленными задачами. Например, она может написать пост, отзыв, историю, продолжить статью или даже создать программный код.

При использовании демо модели ruGPT-3 XL ответы формируются на автоматической основе. ООО «Облачные технологии» не несет ответственности за точность, релевантность, корректность информации, полученной пользователем посредством данного демо. Для этого пользователю необходимо сформулировать «затравку» — фразу, которую модель допишет.

ruGPT-3: Нейросеть от Сбербанка

• Она была представлена научному сообществу в 2017 году в статье с программным названием «Внимание — это всё, что вам нужно» Attention Is All You Need,  написанной группой исследователей из Google Brain и Google Research.
• Стиль 1 используется, если нужно получить точное определение, точный перевод, когда не нужно видеть других вариантов генерации.
• В качестве стиля для генерации не подойдёт использование сэмплинга, ибо нужен более строгий подбор именно фильмов, в противном случае, алгоритм будет уводить в рассуждения о жизни и другие подобные темы.
• Отчаявшись я сам задал пару вопросов на форумах и получив ответ об отсутствии такой возможности успокоился.Остаётся вариант покупки платной A100 в колабе за 900 деревянных в месяц, но даже её 40 гигов не хватит для полной загрузки нейросети.
• В противном случае получится лонгрид, так что я буду разбавлять текст левыми пикчами, просто держу в курсе.

Мои эксперименты показали, что в режиме 8bit качество её работы в целом приемлемое, генерация текста получается не самая плохая и оперативной памяти карточки хватает. Однако не стоит забывать, пирожочки, что мир не идеален, и RuGPT-3 не исключение. Серьезные недостатки, такие как некорректность передачи фактов и логики, нередко вылезают на поверхность. Нейросеть может запутаться в правилах грамматики, иногда опуская важные детали контекста и сути. Команда SberDevices провела завораживающий эксперимент под названием “Алкогольный ИИ-тест”.

75 вычислительных узлов DGX-2 (в каждом по 16 карт NVidia V100), связанных сверхбыстрой шиной на базе технологии Infiniband, позволяют обучить GPT-3 Small всего за несколько часов. Однако и для такой машины задача обучения более крупных вариантов модели не является тривиальной. Процесс обучения, использующий одновременно множество вычислительных узлов в ситуации, когда веса модели не помещаются в памяти одной карты, является весьма нестандартным. Далее уберем эту статью из обучающей выборки и сгенерируем при помощи дообученных нейронных моделей отрывки текста, которые могли бы принадлежать к началу данной статьи.

Реально Бесконечное (лето) RuGPT3.5: Генерация новеллы на ходу нейросетью

Архитектура нейросети ruGPT-3 основывается на решении Generative Pretrained Transformer 3 от OpenAI. Архитектура нейросети ruGPT-3 основывается на решении Generative Pretrained Transformer 3 от OpenAI. Цель этой страницы – удовлетворить исследовательский интерес научного сообщества, а также предложить API ruGPT-3 разработчикам приложений, диалоговых и рекомендательных систем, текстовых классификаторов и т.д. Стиль 1 используется, если нужно получить точное определение, точный перевод, когда не нужно видеть других вариантов генерации.

Продолжение текста (Generation)

В отличие от своего американского аналога, ruGPT-3 специализируется на русском языке, что позволяет использовать ее для создания текстов на русском языке. На примере ChatGPT видно, что генеративные модели “от производителя” могут давать вполне читабельные человекоподобные варианты, то есть сама концепция GPT работает. При этом адекватной генерации текста в случае RuGPT3 без дообучения и “затравочного программирования” пока не наблюдается. Ранее в одной из статей мы писали об опыте извлечения обучающих данных из ruGPT-3. Сегодня мы расскажем, как на основе этой модели сделать не сложную рекомендательную систему по курсам для обучения. Дело в том, что в нашей организации приветствуется самообучение и даже выделено время под него.

То есть, модель не будет дообучаться, а будет строить продолжение из того, что уже знает. Как пишет Сергей Марков, первая революция в NLP была связана с успехами моделей, основанных на векторных представлениях семантики языка, получаемых при помощи методов обучения без учителя (Unsupervised learning). Вторая же революция началась с развития механизмов внимания в рекуррентных нейронных сетях, вылившаяся в понимание того, что механизм внимания самодостаточен и вполне может быть использован и без самой рекуррентной сети. Появившаяся в результате нейросетевая модель получила название «трансформер» transformer.

Понятно, что подобные эксперименты доступны только компаниям, обладающим значительными вычислительными ресурсами. Именно для решения подобных задач в 2019 году Сбер ввёл в эксплуатацию суперкомпьютер «Кристофари». Модель ruGPT-3 XL содержит 1,3 млрд параметров и умеет продолжать тексты на русском и немного на английском языках, программный код. GPT-3 – нейронная сеть, наделавшая шума в 2020 году, как самая сложная, объёмная и многообещающая модель по работе rugpt-3 как пользоваться с текстовыми данными.

Важно отметить, что ruGPT-3 находится на стадии бета-тестирования и ее качество может быть улучшено в дальнейшем. Тем не менее, она уже может быть полезной для создания текстов на русском языке. Она может помочь блогерам, журналистам, копирайтерам и другим специалистам, которые нуждаются в быстром и эффективном создании контента.

Однако, полученный результат далёк от необходимого для генерации .rpy сценариев. Не подумайте, я изначально не сильно верил в натягивание совы на глобус – модель даже путается в именах собственных, формат текста тут точно является не главной проблемой. Пока я вижу максимальную перспективу только на уровне AI dungeon / Novel AI. Длительность обучения сильно зависит от размера датасета, длины текстов в нём и гиперпараметров обучения и может занимать от нескольких минут до пары суток.

С точки зрения клиента и пользователя мне нравятся многие моменты – и быстрота переводов, и чистота в отделениях, и круглосуточные банкоматы. Хотя возможно, что генерация на RuGPT3 с ходу не получается именно у меня, а у кого-то получается. Самая большая OpenAI версия GPT-3 со 175 млрд весов в 230 раз больше, чем ruGPT-3. С одной стороны, они шарят архитектуру моделей, довольно подробно всё описывают, но при этом сами веса обученных моделей либо публикуют с большой задержкой, либо не публикуют вовсе.

Настройка специальных гиперпараметров для данного случая не требуется. Как я уже говорил, модель может в NSFW и это, по сути, является её важнейшим плюсом, особенно на фоне того, что мы имели ранее. Ведь RuGPT3 в нём была безнадёжна, а chatgpt вручную ограничен (что, конечно, нас никогда не останавливало, верно?). Функциональная часть – принцип разбиения .txt файла на нужные нам куски данных.Пожалуй, формат входных данных это самый спорный и противоречивый момент в проделанной мной работе. Отчаявшись я сам задал пару вопросов на форумах и получив ответ об отсутствии такой возможности успокоился.Остаётся вариант покупки платной A100 в колабе за 900 деревянных в месяц, но даже её 40 гигов не хватит для полной загрузки нейросети. Статья, будет практически на треть короче, если не читать примеры в выпадающих спойлерах.