ИТТ обсуждаем опыт нейродроча в своих настоящих задачах. Это не тред "а вот через три года" - он тол
Аноним
24/12/22 Суб 16:39:19
№
1
Мой опыт следующий (golang).
Отобрал десяток наиболее изолированных тикетов, закрыть которые можно, не зная о проекте ничего. Это весьма скромный процент от общего кол-ва задач, но я решил ограничится идеальными ситуациями. Например, "Проверить системные требования перед установкой".
Самостоятельно разбил эти тикеты на подзадачи. Например, "Проверить системные требования перед установкой" = "Проверить объем ОЗУ" + "Проверить место на диске" + ...
Ввел все эти подзадачи на английском (другие языки не пробовал по очевидной причине их хуевости) и тщательно следил за выводом.
Ответ убил🤭
Хотя одну из подзадач (найти кол-во ядер) нейронка решила верно, это была самая простая из них, буквально пример из мануала в одну строчку.
На остальных получалось хуже. Сильно хуже. Выдавая поначалу что-то нерабочее в принципе, после длительного чтения нотаций "There is an error: ..." получался код, который можно собрать, но лучше было бы нельзя. Он мог делать абсолютно что угодно, выводя какие-то типа осмысленные результаты.
Мой итог следующий.
На данном этапе нейрогенератор не способен заменить даже вкатуна со Скиллбокса, не говоря уж о джунах и, тем более, миддлах.
Даже в идеальных случаях ГПТ не помог в написании кода. Тот мизерный процент решенных подзадач не стоил труда, затраченного даже конкретно на них.
Но реальная польза уже есть! Чатик позволяет узнать о каких-то релевантных либах и методах, предупреждает о вероятных оказиях (например, что, узнавая кол-во ядер, надо помнить, что они бывают физическими и логическими).
И все же, хотелось бы узнать, есть ли аноны, добившиеся от сетки большего?
>Сферический или в вакууме хуево решил сферические задачи в вакууме
ВАТ?
Пытался через него рассчитать оптимальный план по закрытию кредитов с учётом ставки, стоимости обслуживания и сроков кредита, но в процессе сам начал тупить чтобы правильно все расписать. Думаю если ввести ему полные данные то он может работать как финансовый консультант.
И написал сегодня пару рабочих скриптов для игрового движка, сам кодировать не умею поэтому когда он выдает не рабочий код то исправить не могу, приходится переписывать задачу как правило.
Очевидно, это не мой IP, и сетка его в принципе не могла узнать в других вариантах там были вообще IP вида 123.456.789.123, то есть даже не валидные. В этом как раз их главная проблема сейчас, о чем ОП и написал - сеть с легкостью тебе напиздит, если это будет выглядеть осмысленно.
Самое реальное - это изучение какого-то языка программирования или API. По ходу дела загоняешь в GPT свои вопросы, отвечает довольно удачно, не надо рыться. Если начинает тупить, тогда уже гуглишь. Времени экономит массу, в целом при изучении именно на гугление каких-то простых вещей дофига времени уходит. Еще вопросы для подготовки к интервью разбирать можно с ним, бывает тоже много удачных попаданий.
Чатгпт это модель человеческой речи. Схуяли она макак должна пидорнуть с работы? Скорее наоборот - новый фронт макакинга. Какие-нибудь автозвонилки-продавалки, робопродавцы-секретари-хрюши.
Что копилот, что чатгпт очень чувствительны к промпту в плане написания кода. Если оно пишет совсем нерабочий код для тебя - то это skill issue прежде всего.
Копилот в предсказуемой кодбазе работает отлично для любого бойлерплейта и зиро-брейн задач. Страдает только на не самой тривиальный алгоритмике, но там и джуны будут страдать.
Если говорить, про написание кода с нуля - то тут хуже, да. Без хорошего промпта не факт, что выдаст разумное. Но, для скриптов на строк 100 с хорошим промптом его хватает. Т.е. часто использую, когда нужен скрипт для какой-то простой обработки данных в духе собрать статистику по таким-то полям из набора файлов, перегнать из csv/xml/json другого формата в json нужного мне и т.п. Сюда же можно записать и всякую мелкую настройку чего-то на серверах, в духе "напиши скрипт, чтобы настроить новый systemd сервис и т.п.", тоже норм справляется.
Если говорить про нейродроч в плане использования самих нейронок в рамках реальных задач, то тут вообще офигенно, причем в огромном спектре задач. Семантический поиск дает потрясающие результаты при правильном примнении. Уменьшение размерности данных через VAE для последующий кластеризации - просто пушка. И т.д.
нейронки мне лень использовать по работе и даже картинки лень учиться генерить так что я сохраняю что тут красивое на мой вкус нагенерили
но пользоваться телеграм ботом гпт мне не лень и самое практическое что я сделал с нейронками это написал музыку и спел для поем как мудаки треда по аккордам и тексту от гпт лол
У меня проблемы с придумыванием названий для картиночек, так что свалил это частично на опен аи бота.
Отлично демонстрируешь реальные способности нейросетей
Сейчас еще собираюсь делать игру и думаю как-нибудь заюзать сгенеренные арты, но сейчас это считается зашкваром, поэтому буду их редактировать чтобы никто не спалил. Возможно будет проще художника за копейки нанять.
Короче пока хуйня, но потенциал вроде есть, надеюсь это все не сдуется как криптовалюта которой за 12 лет так и не нашли применения.
> как криптовалюта
сдрасьте, там как бы россеюшку отключили от свуифта.
крипта это единственый способ что-то оплатить
Как заменители, манга/ОСы, всё возможно, главное терпение.
>ЧатГПТ - весело чтобы покекать, но гугл всегда быстрее. Для погроммирования - это полное говно, тупой код я и сам быстро найду и напишу, а если нужен мозг то я больше времени убью промпт, чем на код.
Я художник (не любитель, работаю на студию, и на патреон) и у меня та же хуйня.
Пришел к выводу что мой мозг лучше генерирует картинки. Нужно просто их нарисовать на что скил у меня есть.
Я реально чувствовал себя зомби, идиотом, макакой, тупицей, дебилоидом просидев весь день и нагенерив овер 90000000 картинок которые мне нахуй ненужны были потом и ничему не научили тк все это был какой-то рандомный кал.
Я намного быстрее сделаю скетчи и первичную прорисовку чем буду сидеть и как макака какая-то тыкать кнопочки, отвлекая себя от процесса.
Даже бекграунды которые сперва казались охуенными, довольно так себе в плане идеи. Ведь когда я придумываю иллюстрацию, я уже и бекграунд прикрепил к персонажу. Зачем мне какой-то левый намазюканный кем-то другим бекграунд совать и свой мозг переделывать под это говно?
Единственное в чем судя по всему это могло бы сработать - продажа маек и футболок кружек нормисам если ты индус или китаец (они этим заниматься начали) чтобы получить с них 10 долларов. Ну или создавать ютуб-каналы про АИ-картинки которые не будут монетизироваться т.к. Ютуб не монетиризуер АИ-контент.
>А что случилось?
Всмысле?
А как его монетизировать? Это же просто спам - аи.
Ютуб кстати так же не монетизирует видосы с синтезатором голоса (говорилка, и.т.п., даже если она качественная). АИ попадает под ту же категорию цифрового спама который нельзя монетизировать.
> Даже в идеальных случаях ГПТ не помог в написании кода.
У нас было более 60 000 проблем в проекте. Разработчиков на решение - нет, все заняты развитием проекта.
Робот анализирует проект раз в неделю, это занимает часа три. Производит отчёт. Задачи включают в себя исправление кода на C#, VB.NET, SQL. Особенно напрягает последнее - там хранимые процедуры на тысячи строк.
AI объясняет, что делает каждая функция, проставляет комментарии, даёт рекомендации. В общем - сокращает время работы над тикетом в несколько раз. Он охуенен. Мы только начали, но все уже в шоке.
P.S. а у тебя кривые руки.
Для этого быдлу и выкатили их в открытый доступ, чтобы мартышки массово набросились их бесплатно тестить нажимая пальчик вверх, если ответ хороший, и пальчик вниз, если плохой.
А что за проект? Бэкенд? Какого робота используете? На бэкенде с кучей рутиной хуйни и однообразных жсонов ИИ может и правда очень круто лечь. Вот с фронтом сложнее.
Такие дела.
Нужно несколько итераций просто. На данный момент без понимания вопроса самому нейронка мало чем поможет. Поэтому стоит самому анализировать его ответ и просить поменять там где ошибка. Но у него всё равно есть косяк, что он любит в нетривиальных случаях применить тривиальные решения
Генерирую арты, коллажирую.
Качество коллажа, его единообразие по цвету и свету выросло.
Местами (руки, сложная мимика, точные формы, конкретные модели объектов) просто пиздец, тут лучше 3д рендерить и подшивать в коллаж.
То что ранее делалось за 100 часов, теперь занимает 15-30 часов работы.
Очевидно, нужно разбираться в теме сильно лучше зелёных мечтателей получить картинку из промпта на раз.
Второе удобство — это генерация превьюшек стиля и форм для клиента, чтобы говорить не просто на пальцах или на чужих картинках, а кинув в мясорубку нейросети нужные формы или фасад или коллаж, и переработав их наскоро.
Ну типа «здрастити закащек, вот мой подмастерье-денегерат намазал варианты, будет типа так, только сделано нормально, выбирайте что ближе»
А ты юзай итеративно.
Вкинул, забрал, поправил, вкинул.
Ну и забивка не важными деталями, забивка текстур.
Вот, например, тренировался.
>>204727
Удваиваю, руки и чёткие детали типа пистолетов генерить это боль.
Нужно дорисовывать и тридэ. Вот, тренировался.
На данный момент нужно либо разбираться в вопросе лучше среднего и нейронка будет твоим тупым подмастерьем. Либо абсолютно не разбираться в вопросе, ставить тривиальные задачи и довольствоваться хоть каким-то (кривым) решением.
Недавно вот история была. Чел выпросил у чатгпт скрипт на питоне для Блендера и скрипт после некоторых перемен в запросе сделал что надо.
НО! сама операция делается буквально нажатием трёх хоткеев, а решение задачи состоит лишь в осознании единственного параметра, которым отличаются нужные элементы и знанием оператора, который умеет выделять по этому параметру.
Общими словами получается ок, но когда попросил выдать список нормативных документов по теме - напридумывала документы и их названия. Причем, напридумывала по номенклатуре, то есть, номера документов сходятся с шаблоном, но таких не существует.
Реально с пользой использую для поиска аргументации в переписке со всякими банками и регуляторами, чисто как брейнсторминг тул.
> Для погроммирования - это полное говно, тупой код я и сам быстро найду и напишу
Ты долбоёб.
>А ты юзай итеративно.
>Вкинул, забрал, поправил, вкинул.
А может ты мне лучше смузи сделаешь? Нахуй мне этим ебаться если у меря руки/скил есть, кек? Яж не грузчик-макака, поправил скинул вкинул-выкинул.
>Вот, например, тренировался.
У тебя кал полный.
Пишу бот для Слака, по работе. Попросил ЖПТ написать мне его. Он написал. Там хуета с неизвестными объектами. Как так, говорю, ну нет в этом окружении такого объекта. Он извиняется, и пишет другую муру. И так по кругу. В конце забил, и сменил API на более понятный.
И что вы думаете? Все "неправильные" примеры до этого были как раз для этого API. То есть достаточно было сменить имя API, и всё вроде встало на свои места. От така хуйня, малята.
Диплом пишу с этой приблудой. Но я еще нашел отдельно сайт где с АПИ чатгпт можно быстро готовить саммари пдф файлов (в ванилле ток на словах можно с файлами работать). Прогнал саммари из 116 статей и на основе этих саммари буду уже склеивать текстъ. Как-то так.
ChatGPT оче тупой, и GPT4 не далеко ушел. Но я кое-как сделал код на питоне для автоматизации API запросов (чтоб круглосуточно и бесплатно генерировать картинки с SD в облаке). В процессе приходится самому учиться понимать код.
> у меря руки/скил есть
>кал полный
Неси не кал, пруфани скилл.
да, оно умеет в какие-то совсем базовые вещи, типа формул экселя и то не все, DAX - начинается пиздец, про питоные всякие вообще молчу
Попробуй скетчи грубо покрашенные с быстро накиданным освещением прогонять через img2img / inpaint.
Экспериментил пару месяцев назад, прикольно, за тем минусом что слои сплющивает. И альфу проёбывает. Допиливать потом за НН заебно если накосячит.
Но в целом, на мой взгляд, будущий 2д артист будет допилом НН пользоваться как кистью. В реалтайме, с локалочки.
Уже какие-то редакторы видел с такими фичами, но там пока техдемки скорее.
мимо-еще-артист
так возьми и подключи стейбл плагином к фотошопу, крите, гимпу - очень охуенно получается для ускорения флоу, в плане продумывания рандомных мелких хуен
Точно то же самое в строительстве. Он вообще от балды лепит какую-то хуйню, но где-то близко близко к теме, он ссылается на какие-то нормы, которорых не существует, но называются они похоже на правду, при том что вопросы актуальности нормативных актов на 90% успешно закрываются гуглом. Лучше всего у меня получается с его помощью перефразировать какой-то дебильный текст от начальства, что бы было по-русски без потери смысла. Использую это я не совсем в проектировании, а скорее в каких-то альбомах или наглядных материалах для заказчика.
Решаю задачу регрессии. Проблема: какую бы архитектуру нейронки не задавал, метод случайного леса дает лучшее предсказание чем нейронка. Если для леса метрика R^2=0.83, то лучший результат для нейронки получается R^2=0.73. Сначала использовал MLPRegression из sklearn, затем перешел на keras, разбивал входные данные, строил ансамбль нейросетей - результат один. В чем может быть проблема? Куда копать? Недостаточно данных для обучения?
Для статистической угадывалки это норма.
Он берёт весь предыдущий текст и угадывает/выдумывает слово следующее. В итоге получается очень складно, но пиздёжь. А правильный результат — лишь совпадение из-за высокой вероятности правильных ответов в выборке обучения.
Например нейронка не умеет считать. Но 2*2 почти 100% угадает что 4. Потому что все толдычат про дваждыдвачетыре. А вот какое-нибудь 22-11 уже может просрать в половине случаев, т.к. примеры такие были, но реже.
Не мастхэв, но чисто во время затупа, помогает решить проблему (в 4 случаях из 10).
Как же рисоваке неприятно осозновать, что он до сих не лишился работы только потому, что пока что никто не занялся всерьёз генерированием картинок. Ну, и визги про БЕЗДУШНЫЙ ИИ немного помогли. Некоторые площадки и клиенты оказались достаточно глупы, чтобы повестись на этот идеалистический бред.
>он до сих не лишился работы только потому, что пока что никто не занялся всерьёз генерированием картинок
Как будто ты не так же будешь оправдываться перед начальством, когда оно решит тебя заменить или нейронкой или роботом на заводе. Ибо ты всего лишь переменная издержка и твоя стоимость для компании в цене продукта постоянно растёт
Да оно понятно, просто я думаю, что совсем не трудно запилить нейронку фактчекера или просто дополнительный слой.
Шиз, спок. Где создание картинок и где робот на заводе?
Лет 10 назад работал быдлодизайнером. И вот с тех самых остался один чел, который до сих пор время от времени названивает мне и просит что-то по быстрому "задизайнерить".
На прошлой неделе позвонил и попросил убрать фон с фоток сушей и уменьшить разрешение, чтобы подошли для сайта. Не долго думая закинул всё это в Stable Diffusion в модуль убирания фона и... пиздец как всё криво обрезалось. Но при уменьшении разрешения почти не заметно, так что целом норм.
Завсё провсе взял 400 рублей.
Я тут самый успешный?
Похоже на да! Но для меня стейбл неплохой инструмент для эскизирования - я архитектор. Это не приносит денег напрямую, но в целом можно перебирать варианты, которые я бы не стал рассматривать, бывает что-то интересное выдаёт и повышает мою ценность как спеца. С формализацией во что-то полезное там пока что большие проблемы. Алсо про генераторы планировок и и тому подобное я в курсе и сам некоторым образом делал подобные штуки ещё 12 лет, правда без нейронок. Но что с ними, что без них без слез на это не взглянешь, хотя пипл и не такое говно строит.
Было бы ещё круто визуал к этому прикрутить, крутых анимаций, чтобы у тебя на рабочем столе или в телефоне она была и реагировала по всякому на твои ответы. Это же золотая жила просто. Правда на сервера придётся разориться.
>Было бы ещё круто визуал к этому прикрутить
>Тем временем в соседнем треде
такое поведение скорее характерно для ПЕРЕобучения.
Но все равно твоя формулировка проблемы слишком общая чтобы ее решить по переписке
Сегодня надо было удалить из списка дублирующиеся объекты (Питон). Сетка (Claude instant) предложила использовать list(set(objects, key=id)). Но кейворда key в set нету. Оставил просто list(set(objects)), вылетело с ошибкой, что элементы objects не хэшируемые. Я сетке сказал, что key нету в set, и она выдала норм результат. создаешь пустой сет и новый список, и в цикле проверяешь элемент на наличие его id в сете, если его там нет, то добавляешь в сет и в новый список. Можно было бы самому такое написать, но был заебавшийся и голодный.
Еще сегодня же спрашивал у сетки как в пандас сортировать значения, но это в принципе просто загуглить можно было.
https://2ch.hk/ai/res/373135.html
Это надо очень постараться чтобы не заметить.
Можешь просто скинуть туда этот видос и спросить как такое настроить и тебя дружно обоссут всем тредом
Я слышал что такое есть, но не нашёл в гугле (есть различные расширения для распознавания ютуб, но это не то).
Надо из видео-файла на ПК получить хороший конспект.
Как я понимаю, отдельно надо сначала распознать звук (и изображение?), а потом это пропустить через ГПТ.
> Как можно сделать конспекты из онлайн-курсов/совещаний на русском?
Это уже есть, на следующей неделе выйдет "в народ" в виде телеграм бота (в приватной работает уже пару месяцев как). Кидаешь ему аудио файл (видео нафиг не нужно), указываешь, что это (встреча или лекция), и он тебе отправляет анализ. Скажу сразу, это относительно дорогое удовольствие - сумма всех шагов для часовой версии может составить рублей 30. Но работает просто офигенно.
Хватит рекламировать своего говнобота, никто тебе всё равно ни копейки не заплатит.
А я сам как-то могу это настроить у себя? (с брезгливостью отношусь к телеграм-ботам)
Если нет ссылок, то в какую сторону смотреть хотя бы?
> Хватит рекламировать своего говнобота
Кокой ты ранимый. Я о нём вообще не говорил. Я сказал, что это есть, и это относительно дорого в автоматизации.
> никто тебе всё равно ни копейки не заплатит
Естественно, как ты вообще можешь заплатить? Картой МИР? Чувак, я достаточно хорошо зарабатываю, чтобы не думать о финансовой успешности проекта, но недостаточно, чтобы оплачивать твою дрочку. Кому надо будет без лишних телодвижений делать сложные вещи - решит эту проблему для себя. Для меня же это произведение искусства на 20К строчек кода, от которого уже описалось кипятком и начальство, и коллеги, и семья и друзья. Добавится ли в список пара двачеров - не играет роли.
>>460053
> А я сам как-то могу это настроить у себя?
Ты про бесплатно? Ну да, ставь себе бесплатный Whisper и скармливай текст любой бесплатной нейросети, говори ей, что ты от неё хочешь, чтобы она сделала с этим текстом. Всё же элементарно. Смысл бота только в автоматизации процесса и добавлении шагов, на которые в случае мануального процесса ты бы забил. На обработку записи часового совещания ты потратишь полчаса как минимум. Зато будешь доволен как слон, и коллеги зауважают.
> (с брезгливостью отношусь к телеграм-ботам)
Уж не знаю, с чем это связано, это всего лишь программа, общающаяся с тобой через мессенджер. Это технологически не отличается от веба, бот - это тот же веб сервер. Скидываешь файл, получаешь другой файл, и не паришься. Более того, бот даже не видит твоего IP, для него ты только номер и имя.
>Уж не знаю, с чем это связано, это всего лишь программа
Слишком много рекламы во всех каналах "ЧАТ ГПТ ТЕПЕРЬ В ТЕЛЕГРАМ" и подобной. Поэтому все тг-мутки на хайповых вещах я игнорирую.
Спасибо за ответ. Мне как раз посоветовал использовать Виспер и SoundWorks, буду пробовать.
Удачи тебе с твоим проектом!
Работал с одним фреймоврком и нужно было сделать хуйню которую никто до меня не делал и не будет делать потому что это полная хуйня, но речь не об этом.
Попросил решение у чатгпт, он мне выдал рабочий код, но с недокументированными методами, которые используется только внутри фреймоврка.
После изучения кода этих методов я решил что решение хоть и является грязным хаком, в качестве временного вполне годится.
> Это не тред "а вот через три года"
Через три года нам пизда, такими темпами. Можно сделать про это отдельный тред.
Какими темпами? Такими, когда у тебя две недели назад должен был аги, а послезавтра сингулярность, но ты на самом деле сосешь залупу облизывая 8 экспертных гпт 3,5, которые тебе щедро назвали гпт-4? Такими темпами пизда только попенаю.
>8 экспертных гпт 3,5, которые тебе щедро назвали гпт-4
Чувачок, не рвись. Ну лишил тебя гпт4 работы, ну что бухтеть то? Это же неизбежно.
>лишил тебя гпт4 работы
Как будто двачеры вообще работают, а не сидят на шеях мамок
Пригодилась в шарпах. Есть куча заёба с Binary Read. Объявляешь переменные, а потом по каждой из них надо прописать "считай переменную". Вот тут он пиздец помог. Тупо скармливаешь структуры, он тебе красивые войды выдает.
Пруфов не будет, потому что крыса-кун испортит мне всю малину, но планирую развести зоопарк из 10-15 нейротянок. Пока что это единственный способ заработка на нейронках, который я нашел (ну и в дизайнах чучуть использую)
Если проблем на проекте 60К, то как-то странно рассуждать о кривых руках чьих-то, не ?
Делюсь кейсом как использовать сети (больше не пригодились, использую только так)
Решаю задачи и говорю джуну что все это сделала нейросеть
Представьте как у него горит анус как он старается применить сетку в своей работу, вот буквально всю неделю очень жестко дрочил сложный код самостоятельно, но сказал джунчику, что я вообще отдыхал и играл в игры, а за меня написала код сеть.
Сделал на питоне:
Хуйню, которая по названию файла или его чексуме находит файл в выгрузке БД имиджборды, тянет оттуда теги, и тегает пикчу
Туда же в догонку хуйню, которая качает эту самую БД в архиве в раму, выкидывает лишнее и жмет это дело в паркет
Хуйню, которая парсит сайт и сохраняет результат в эксель-файл, заодно по внутренней базе тречит, что она сделала, и при следующем парсинге той же страницы выводит, что добавилось или исчезло
Хуйню, которая соревновательно сортирует пикчи - показывает тебе пары и предлагает выкинуть одну, обе или 0.
Враппер для ффмпег для разделение видео на раскадровки или сшивания их обратно в видео
Враппер для командной строки Topaz Video AI с очередью
Враппер для realesrgan
Это с нулевым знанием питона.
Гугли ESRGAN. Можно взять готовые, а можно дотренировывать на своих пикчах при желании.
В SD/NAI тредах апскейлят нейрокартинки через ESRGAN (либо простыми алгоритмическими апскейлерами), а затем докидывают деталей через Stable Diffusion, нужна относительно-современная видеокарта. Можешь в этих тредах поспрашивать про твой кейс.
>>521440
GPT-4?
1. Портянкой на питоне извлёк все строки из XML и Lua скриптов
2. Запилил эмбеддинги, чтобы был опорный словарь и при переводе оно понимало весь контекст, а не только куски
3. Скормил ему кусками строки для перевода, поэкспериментировав с промптом
4. Другой портянкой засунул переведённые строки обратно.
Дальше три человека вычитывали результат вручную около месяца. Что на удивление быстро.
Что оно смогло:
- подобрать эквиваленты названий для лок, артефактов и прозвищ людей, основываясь "примерными ощущениями" по контексту, даже не видя самой игры (абсолютная магия)
- адаптировать разговорные идиомы, подобрать неформальный эквивалент на английском
- сохранить эрративы и звукоподражания
- умудрилось даже подобрать схожую игру слов кое-где
- разобраться в механике игровых паззлов, чисто по тексту, и попыталось подобрать эквивалент (! вообще охуеть)
Первые три примерно с 80%-95% успехом, вторые два с 30%-50% успехом (цифры из жопы, по ощущениям).
Что оно не смогло:
- иногда неверно понимало оригинал и искажало смысл, при этом очень убедительно пиздя (надо быть внимательным при вычитке)
- паззлы оно хоть и поняло, но переложить не смогло, там человек-то мозг сломает, и надо знать как они играются в игре.
Перевод пока ещё находится в плейтестинге, но результат феноменальный.
Впереди проект на Sclearn-е связанный с закупками-продажами.
Не проебите годный тред.
Имею нормальный опыт на c++ (сетевой стек на ASIO + всякие вычислялки), средний на Qt и низкий на QML. ChatGPT 3.5 по не самым тупым запросам выдавал адекватный рабочий код на QML. Да, есть огрехи, будто бы опечатки, что приводит к ошибкам запуска, но если воспринимать писанину чатжпт как правду на 70%, то очень даже помощник.
Потом как-то помог с очень специфической хренью на c++, не знаю у кого он это подсмотрел (похоже на закрытые исходники), но решение максимально адекватное и не гуглилось вообще.
Очень хорош в составлении промптов для регулярок парсинга строк. В рот я ебал это говно запоминать, чатжпт помогает.
Неплох в SQL, причем так как бойлерплейта там навалом, если +- реально описать свои таблицы, то он вполне одупляет про что идёт речь и составляет скрипты. С моим 0 опытом в MySQL и общей теорией РСУБД за вечер помог с лабами для знакомого.
Средне, но работает с гуглингом научной информации. Хорошо, что может давать ссылки на статьи, очень пригождается почитать оригинал. Даже если и пишет ересь, то он хотя бы накидывает термины, и по ним уже можно гуглить.
Короче чатжпт топ для инженера, это гугл 2.0, новый формат по работе с информацией. Нет обоссанных форумов, токсичных линуксоргов, информация сжата и понятна, но нужно тоже быть не тупым, чтобы понимать, что тебе нейронка говорит.
Видел только порт детекторы, которые могут тупо в nsfw или sfw
и тут ты мне выкатываешь картинку, которую получил не с тысячного и даже не с сотого, а хотя бы с 5-10 раза без артефактов, чтобы не заказчик понял что это говно-аишная поделка
потом правда так как это не работало изза демонов я придумал другую схему не чуть не хуже недавно и кстати я почти стал триллионером
guaptex
Видео ту видео
https://youtu.be/P0TnOv8XfsM
По итогу починилась динамика и показатели выросли заметно, плюс само по себе стало поинтереснее
Из успешного-полезного:
1. уже писали - изучать проганье/апи. Сам немного 3д-генералист, но на фуллтайм делаю синематики для игор. Начал в какой-то момент делать ИгруМечты, а потом понял что прогать не умею, лол, в итоге стал задавать в чатгпт максимально тупые вопросы и за полгода даже стал понимать в этих ваших классах и массивах. Забавно когда начинаешь упираться в потолок умений чатгпт и в каких-то задачах уже такой "ладно похуй, я понял, спасибо, я лучше сам придумаю как это сделать", очень умным себя чувствую :з
2. один раз сгенерил по работе картинку в миджорни, которая плала в полузаблюренном виде на фоне текста в видосе секунды три - было удобно, потратил пару минут, нет траханья с авторскими правами. Но почти всегда быстрее сделать руками сразу нужный правильный рендер, а не заниматься вот этой хуйнёй с промтами с непредсказуемым результатом.
3. по работе последние месяцы часто и вполне успешно пользуюсь нейросеткой, которая генерит довольно адекватный локомоушн (персонажик бегает в разные стороны с разной скоростью с разными пресетами стилей типа зомби, испуганный, солдат с винтовкой, лоля), в месяц эта залупа экономит мне что-то около часов десяти работы и даёт возможность делать часть шотов без мокапа стороннего (для понимания, в видосе длинной в около 30сек таких вот "анимаций" от нейросетки может быть до 5-6 сек на экране, это довольно дохуя. Оно всегда в разной степени дорабатывается руками или служит самой базовой основой. Не прям ахуеть какой геймченджер, но вполне удобная штука, жду когда дальше разовьётся.
4. успешно сгенерил забесплатно за полчаса максимально стоковые картинки знакомому дедушке-писателю, который в компуктеры не умеет, живёт в мухосрани, пишет на печатной машинке, там результат уровня "гусиное перо рядом с пергаментом и рассвет на подоконнике" - ебать ваще супер как будто настоящий художник рисовал
Но генераторы картинок немного разочаровали пока, я и так пытался их приспособить, и эдак, - может там текстурки сгенерить или арт для пет-проекта, или может для вдохновения промты просто повбивать, но в итоге, если не считать дефолтных ниочёмных картин в рамках на одной из локаций и одной типа_византийской иконы (опять же, декор для игры, нужна была одна штука), всё какая-то ссанина неправильная и очень кхм "стоковая". Сам я рисовать не особо, но как-то так выходит, что даже колхоз фотошопный всё равно лучше и правильнее получается, чем 99.99% генерёжки
Я делаю нейросети на python.
Bard(Gemini) и ChatGPT хорош на базовых задачах, где нужно много знать и не много думать. К примеру: Есть координаты, нужно построить интерактивный график, ползунком менять количество координат, которые отображаются. Простая задача. У меня ушло бы минут 30-40, она с 3-его раза смогла. Библиотеку для интерактивных графиков я не знал, а она знает.
+обучение всяким best-practice в новых для тебя библиотеках
Я юзаю ChatGPT как замену педивикии, stackoverflow и документаций. На первые две вообще не заходил с февраля 2023.
Вот до полноценной замены программиста (даже слабого джуна) еще очень далеко. Уверен, что всякие Devin и им подобные будут как Auto-GPT или Super AGI, похайпят потом пипл заметит существенные ограничения.
или мы как раз в нем?
Все кто так говорит просто не умеют дебажить и не могут в тулинг.
Генерю себе всякую хуйню на питоне, типа конвертировать lrc в srt с оверлэпом, и подобное для работы с текстом. Самому в коде все равно приходится разбираться и траблшутить много, и промпты переписывать много раз пока не поймет что я хочу. Очень выматывает эта хуйня каждый раз, но с нуля кодить я ещё больше охуею.
https://github.com/santiagxf/prometheus
>>204736
>кал полный
Так-то поддвачну товарища по цеху. Нейронку ты всегда с первого взгляда выкупишь. Потому что это имитация творческого процесса™ завернутая в обертку фотореалистик рендера. А любой студент какой-нибудь строгановки тебе на пальцах мгновенно раскидает, почему пик 1 это каличное поедлие для быдла, а пик 2 это искусство. Хотя первое выглядит гораздо реалистичнее, там аж каааапельки прорисованы.
>Нахуй мне этим ебаться если у меря руки/скил есть, кек?
Время. Ты выступаешь в роли режисера, заказываешь вариации, делаешь правки, forth and back.
Запилил бота-залипайку https://t.me/NeuroMirror_bot которая точно принесет мне миллионы!
Буду рад если кто заценит и раскритикует!
а ты можешь объяснить? я интуитивно понимаю, но не могу сформулировать, почему слева говно
Расскажу и тут.
Взяли к нам ждуном зумерка одного. Что он напиздел на собесе, я не знаю, но кое-как прошёл, задачи свои более-менее выполнял, многого от джуна и не ждали. В общем, ничем не примечательен.
И вот дали ему допилить какую-то библиотеку для одного из заказчиков. Такого, как в серьёзных конторах, чтоб мидлы надзирали за джуновкатунами, а над всем этим вальяжно курсировали сеньоры-помидоры, у нас нет: пилит и пилит, если с непроходимой трудностью столкнулся, тогда идёт к более опытным.
В итоге это и бахнуло. На одном из совсем недавних созвонов захла речь о баге в той самой библиотеке, спрашивают его что да как, от заказчика тоже кто-то из кодеров участвовал. Так этот зумер и говорит: "Не знаю, как оно работает, мне этот код чатЖПТ написал".
Взрыв пуканов свекрнул сквозь выключенные камеры. Зумер почти сразу отправился нахуй, да вот на его место претендуют только такие же свидетели жопоты. И внятного приглядывания за этими гениями со стороны мидло-сеньоров тоже не предвидится, все по уши в своих задачах.
Оно так везде теперь будет, пора привыкать. Умная нейросеть - тупые люди. Хочешь чтобы джун умел кодить, устанавливай коммунизм, пусть он сидит до 30 лет на пособии и учится. А так будут только ушлые зумерки и альфачи с жопотой.
Кек, так это же классика, если жун сломал что-то то это не вина жуна а тех кто не уследил, нашли бля кого винить. А если некому следить то это уже и не жун вовсе.
>Умная нейросеть - тупые люди.
Будь у меня в школе возможность общаться с нейросетью и читать любые книги, я бы вырос в гения планетарного масштаба.
К сожалению, были только шкилка и дебильное окружение.
>На данном этапе нейрогенератор не способен заменить даже вкатуна со Скиллбокса, не говоря уж о джунах и, тем более, миддлах.
Нейросети берут на себя рутину, а думать должен ты. Они для тех, кто устал вбивать тривиальный текст или продумывать банальную логику. Как ассистенты при сложной хирургической операции.
Проблем нет вообще.
>И все же, хотелось бы узнать, есть ли аноны, добившиеся от сетки большего?
Однажды потребовалось решить задачу. Есть хуева туча таблиц, надо в каждую вставить по одной строке с любой хуйней. Но в таблицах бывают поля not null (внешних ключей, к счастью, не было). То есть надо 1) достать описание таблицы из метадаты, 2) сформировать инсерт на все поля, которые not null, 3) если поле number или дата, это надо учесть, 4) сделать вот это для списка таблиц.
Я к тому моменту с полгода не писал ничего на PL/SQL, синтаксис нахуй забыл. Полез искать готовое решение на стековерфлоу, но там таких сложных кейсов не разбирают. Тогда я залез в ЖПТ, и он выдал вполне годное решение, которое даже работало.
Правда, я потом попробовал чатом ЖПТ добавить заклинание в формате sqlplus, чтобы оно писало текущую дату и еще какую-то хуйню в лог. Чат начал выдавать какие-то галюны, и после 3-го фейла я его выключил (а то еще сломаю что-нибудь по его совету, у меня уже было, что я копировал неправильный код со stackoverflow).
Если бы у тебя в школе была нейросеть, ты бы вышел из школы с навыками чтения по слогам, и ничем более.
>Если бы у тебя в школе была нейросеть, ты бы вышел из школы с навыками чтения по слогам, и ничем более.
Челик, я в 2,5 годика маме пересказывал рассказ "Живая шляпа" наизусть.
Я - Тони Старк среди детей.
>>116216
Как же скот хуйдожнический просто рвётся от осознания факта, что его уёбищные высеры скоро будут никому не нужны. Любо-дорого смотреть за тряской таких пидорашек.
Его можно использовать как ассистента. И только.
Как исполнителя нельзя. Он не вывозит. Я как то пробовал засунуть опенсорсную llm или chatgpt 3.5 в парсер биржи, ожидая интересных творческих сигналов. Потому что самому алгоритм мне выдумывать было лень. Я подумал что так будет проще.
Но в итоге мне все равно пришлось выдумывать весь алгоритм, потому что по общему он не справлялся и даже с конкретным алгоритмом он галюцинировал и тупил. Даже chatgpt 3.5
Только 4 более менее сносно справлялась, но так как это был просто алгоритм я переписал программу без llm
А вот как ассистент - он очень хорош во многих вопросах. Я написал очень много софта на пайтоне с его помощью. При этом я вообще не являюсь программистом, а писал достаточно серьезные проекты в тысячи строк шаг за шагом.
Школьники итт которые пишут какой ии немощь просто не знают, какие были споры лет 5 назад о том, возможна ли программа которая будет писать другие программы по инструкции или нет. Тогда слово нейросеть то, никто не знал. А оказывается что параллельно с этими тредами, в недрах OpenAi уже существовала модель llm которая писала самые примитивные программы по инструкции. Просто о ней никто не знал.
Честно говоря, результаты превзошли ожидания: точность классификации достигла 92%, и команда теперь может оперативно реагировать на проблемы. Если кому-то интересно, я бы с радостью поделился деталями о выборе архитектуры и процессе предобработки данных
Промпт: Я открыл обсуждение использования технологий искусственного интеллекта и машинного обучения при работе в сфере IT, на анонимном форуме. Придумай краткое сообщение которое введёт пользователей в заблуждение будто я тоже работаю в IT сфере, с указанием use-case нейросети, где есть мелкие подробности работы, но также отсутствуют другие мелкие подробности для создания иллюзии что они для меня очевидны и их можно пропустить. Добавь в это сообщение эмоциональную оценку и в целом создай впечатление что пост написан человеком а не нейросетью.
Ваш пост вызывает сомнения по нескольким причинам, и я хотел бы указать на некоторые из них.
Во-первых, утверждение о том, что модель на базе LSTM достигла точности классификации 92% в задаче анализа тональности отзывов, может быть преувеличением. Для достижения такой высокой точности требуется не только хорошо подобранная архитектура, но и качественные и разнообразные данные для обучения. Часто в реальных проектах точность классификации на таких задачах колеблется в пределах 70-85%, особенно если данные имеют шум или неравномерное распределение классов.
Во-вторых, выделение ключевых тем с помощью LSTM может быть не самым эффективным подходом. LSTM хорошо работает с последовательными данными, но для задач тематического моделирования обычно используются другие методы, такие как Latent Dirichlet Allocation (LDA) или более современные трансформеры, такие как BERT, которые могут лучше захватывать контекст и семантику текста.
Также стоит отметить, что успешное применение нейросетей требует значительных ресурсов и времени на предобработку данных, настройку гиперпараметров и валидацию модели. Если результаты действительно были получены так быстро, это может вызывать подозрения относительно качества проведенной работы.
В заключение, было бы полезно увидеть более детальные данные о процессе обучения, используемых метриках и тестовых наборах, чтобы подтвердить заявленную точность и эффективность модели.
>>672332
?
Они могут 100% верно сказать, как реализовать ту или иную фичу в любом языке программирования? То есть они обучены полностью на документациях и issues всяких?
Я когда в начале нулевых был школьником, заебался читать свои каракули в конспектах и решил написать прогу чтобы она прогоняла сканы и выдавала текстик в файл тхт. К сожалению у меня тогда не было интернета и я не мог ничего знать про машин лернинг, поэтому для меня это осталось просто программой на бейсике для распознавание каракулей.
Поддержите лайком и подпиской.
https://www.youtube.com/watch?v=DDW1sFkVuV8&t=76s
Когда я был в аспирантуре (от зари области до 6 лет назад в той капле, что я тогда осилил изучить), подобных споров среди экспертов в этой области- учёных в области computer science - не было. Приводить в пример споры с форумов и борд - моветон, ты ведь так не сделал?
На мой взгляд, консенсус был таким: всё зависит от того, что считать 'инструкцией'. Обычно и сами кожаные не понимают инструкции других мешков с приемлемой точностью. Нормальная инструкция - это по сути уже программа, а естественные языки для этого не подходят. Однако с множеством дополнительных правил и мясной язык тоже можно использовать.
Кроме того, возможна трансляция между разными языками программирования: от блок-схем на экране до внутреннего представления, затем в Python и машинные коды, чтобы и процессор понял, что от него требуется. И если это сделано грамотно то оператору редко требуется знать что-то кроме самого верхнего ЯП для тупеньких.
Вот только неоднократно уже было показано, что в слепых тестах люди достоверно не отличают теплую ламповую нетленку от качественной, но бездушной генерации холодной машины. А те, кто заявляют, что не выносят и ненавидят нейроарт, при слепом выборе на самом деле предпочитали тот же нейроарт творениям мясных художников, считая его более эстетически привлекательным, если не знали, кто его создал.
>Дал задачу для Ренпи - не пашет. Это особенно досадно, так как помощь бы тут не помешала.
https://www.youtube.com/watch?v=dNLOavhtV-s
Как же все сильно продвинулось за неполные пару лет.
1 - Тривиальная морда на html+js
2 - Бэк на пайтоне, с пятком методов
3 - База postgres, из которой пайтон методы тянут инфу и обрабатывают
4 - Хитрые настройки nginx для сертификации и маршрутизации
Руками из этого делал только базу и инфраструктуру (vds), правил дизайн страницы, разбирался с сертификацией. Весь код написала LLM.
Тоже на проде работает, полностью написано на gpt. Сам код не пишу, аналитик и инфраструктурщик. Максимум скрипты пока
Я делаю игры, и sfx, музыку, лоды а иногда и сами 3д модели генерирую нейронкой, еще недавно вышла нейронка, которая анимирует 3д модели. Я умею программировать, а писать свою музыку и делать свои 3д модели или платить, чтобы их кто-то сделал я не хочу.
```
# coding=utf-8
from core.util.helpers.int import safe_int
from core.util.fields.time import TimeHelper
from pydating.extensions import redis_client
class Take:
@classmethod
def _get_prev(cls, key):
rval = redis_client.get(key)
if isinstance(rval, bytes):
rval = rval.decode()
rval = safe_int(rval)
return rval
@classmethod
def _set_prev(cls, key, value):
redis_client.set(key, value=value, ex=TimeHelper.HOUR)
@classmethod
def one(cls, list1, key):
if len(list1) == 1:
return list1[0]
p = cls._get_prev(key)
k = p + 1
k = 0 if k >= len(list1) else k
cls._set_prev(key, k)
return list1[k]
```
A: Этот класс `Take` предназначен для работы с элементами списка, используя Redis для хранения и управления состоянием (например, индексом последнего выбранного элемента). Давайте разберём его по частям:
---
### 1. Импорты
```python
from core.util.helpers.int import safe_int
from core.util.fields.time import TimeHelper
from pydating.extensions import redis_client
```
- `safe_int`: Функция для безопасного преобразования значения в целое число (вероятно, возвращает `0` или значение по умолчанию в случае ошибки).
- `TimeHelper`: Класс или модуль, содержащий константы или функции для работы со временем (например, `TimeHelper.HOUR`).
- `redis_client`: Клиент Redis, используемый для хранения и извлечения данных.
---
### 2. Метод `_get_prev`
```python
@classmethod
def _get_prev(cls, key):
rval = redis_client.get(key)
if isinstance(rval, bytes):
rval = rval.decode()
rval = safe_int(rval)
return rval
```
- Назначение: Получает значение из Redis по ключу `key`.
- Логика:
1. Извлекает значение с помощью `redis_client.get(key)`.
2. Если значение является типом `bytes`, декодирует его в строку.
3. Преобразует значение в целое число с помощью `safe_int`.
4. Возвращает полученное число.
---
### 3. Метод `_set_prev`
```python
@classmethod
def _set_prev(cls, key, value):
redis_client.set(key, value=value, ex=TimeHelper.HOUR)
```
- Назначение: Сохраняет значение в Redis по ключу `key`.
- Логика:
1. Использует `redis_client.set` для сохранения значения.
2. Устанавливает время жизни ключа (`ex`) равным `TimeHelper.HOUR` (вероятно, 1 час).
---
### 4. Метод `one`
```python
@classmethod
def one(cls, list1, key):
if len(list1) == 1:
return list1[0]
p = cls._get_prev(key)
k = p + 1
k = 0 if k >= len(list1) else k
cls._set_prev(key, k)
return list1[k]
```
- Назначение: Возвращает элемент из списка `list1`, используя Redis для хранения индекса последнего выбранного элемента.
- Логика:
1. Если список содержит только один элемент, возвращает его.
2. Иначе:
- Получает предыдущий индекс (`p`) из Redis с помощью `_get_prev`.
- Увеличивает индекс на 1 (`k = p + 1`).
- Если новый индекс выходит за пределы списка, сбрасывает его на 0.
- Сохраняет новый индекс в Redis с помощью `_set_prev`.
- Возвращает элемент списка по новому индексу.
---
### 5. Пример работы
Предположим, у нас есть список `["A", "B", "C"]` и ключ `"my_key"`.
#### Первый вызов:
```python
Take.one(["A", "B", "C"], "my_key")
```
- `_get_prev("my_key")` возвращает `0` (по умолчанию).
- Новый индекс: `0 + 1 = 1`.
- Возвращается элемент `"B"`.
- Индекс `1` сохраняется в Redis.
#### Второй вызов:
```python
Take.one(["A", "B", "C"], "my_key")
```
- `_get_prev("my_key")` возвращает `1`.
- Новый индекс: `1 + 1 = 2`.
- Возвращается элемент `"C"`.
- Индекс `2` сохраняется в Redis.
#### Третий вызов:
```python
Take.one(["A", "B", "C"], "my_key")
```
- `_get_prev("my_key")` возвращает `2`.
- Новый индекс: `2 + 1 = 3`.
- Так как `3 >= len(list1)`, индекс сбрасывается на `0`.
- Возвращается элемент `"A"`.
- Индекс `0` сохраняется в Redis.
---
### 6. Итог
Класс `Take`:
- Использует Redis для хранения индекса последнего выбранного элемента списка.
- При каждом вызове метода `one` возвращает следующий элемент списка, начиная с начала после достижения конца.
- Удобен для реализации циклического выбора элементов (например, ротация задач, выбор следующего элемента в очереди).
---
### 7. Потенциальные улучшения
- Обработка ошибок: Добавить проверку на случай, если Redis недоступен.
- Типизация: Указать типы аргументов и возвращаемых значений для улучшения читаемости.
- Конфигурируемость: Сделать время жизни ключа в Redis настраиваемым.
Короче говоря, если ai в ответ на подобный запрос начинает путаться, значит вы ему скормили плохо структурированный код-лапшу и есть над чем задуматься.
Читать вместо десяти строк тривиального кода с минимальной вложенностью любого типа сотни строк текста от нейросети... Ну кому-то иногда может и нужно...
следующее
Все что я там написал это касается LLM моделей. Но если взять модели PPO, A2C и другие модели глубокого обучения они способны уже сегодня показывать очень серьезный уровень самостоятельности и исполнительности. Я не понимаю почему об этом никто не говорит. Еще лет 7 назад была новость о том что PPO модель победила в турнире по Доте 2.
Но ее гораздо сложнее обучать, чем написать промпт для LLM.
Сейчас все пытаюся всунуть ИИ в новые боевые самолеты 6го поколения. Там 100% будет PPO или какая то такая модель.