Тепер переходимо до головного блоку ChatGPT – механізму уваги (Attention). Все, що ми розглядали до цього - архітертура десятирічної давності: повні нейронні мережі, embedding. Все найцікавіше і найсучасніше знаходиться всередині Attention.
ChatGPT переміщує вектори токенів вхідної послідовності у просторі ембедингу. Токени, що будуть розташовані поруч, стають виходом моделі. Це короткий опис роботи ChatGPT. У відео докладно розглянемо, як працює ядро ChatGPT.
ChatGPT (Chat Generative Pre-trained Transformer) від OpenAI - модель машинного навчання, здатна в діалоговому режимі обробляти запити природною мовою, писати розгорнуті тексти, прогамний код, музику та багато іншого.
У цьому відео познайомимося з нею докладніше, трохи заглибимося в історію розвитку нейронних мереж та зрозуміємо, що передувало її появі, також розглянемо приклади роботи ChatGPT.
Плагін чат-бота для WordPress - це ваш ключ до створення онлайн-присутності та довірчих відносин з відвідувачами сайту і постійними клієнтами. Ефективно та абсолютно просто.
Скористайтеся всіма перевагами інтеграції WordPress із платформою Qudata. Дізнайтеся, як налаштувати власний плагін чат-бота для WP - Qubot за лічені хвилини та оптимально його використовувати.
З QuBot від QuData ви можете відразу почати проводити дослідження поведінки клієнтів за допомогою потужних інструментів аналітики та зручних баз даних. Дізнайтесь більше про можливості збільшення продажів та просування своїх товарів та послуг!
Давайте розглянемо всі функції та переваги доступних тарифних планів платформи Qudata.
Незалежно від того, чи це малий бізнес, чи велике підприємство, QuBot надає різні плани передплати, щоб задовольнити всі можливі потреби. У цьому відео ми детально розберемо, які послуги входять в кожен окремий пакет і чим вони можуть бути корисні виходячи з бізнес-цілей.
Дізнайтеся, що вам підходить найкраще. Порівняйте пакети цін і оновіть підписку в будь-який час. Спробуйте наш БЕЗКОШТОВНИЙ план саме ЗАРАЗ!
Зробіть дизайн свого чат-бота виразним і впізнаваним! Скористайтеся численними значками, темами, фонами, шрифтами та іншими корисними інструментами та налаштуваннями Qubot, необхідними для створення власного унікального стилю.
Перегляньте наше відео та дізнайтеся, як налаштувати всі необхідні зміни всього за декілька кліків і одразу побачити їх на екрані. За допомогою QuBot ви можете легко створити новий привабливий дизайн чат-бота або налаштувати його відповідно до іміджу вашої компанії.
Ведіть свій бізнес стильно!
Продовжуємо інтерпретувати роботу нейронних мереж за допомогою діаграм SHAP. При такому підході аналізуються не ті процеси, які відбуваються на конкретному каналі конкретного шару, а значущість того чи іншого пікселя на картинці.
За допомогою SHAP діаграм можна аналізувати, які пікселі вихідного зображення сприяли підвищенню ймовірності даного класу, а які - її зменшенню.
Сьогодні будемо займатися інтерпретацією процесів, які відбуваються "в мізках" у згорткових нейронних мереж. Дізнаємося, як відбувається те диво, яке ми потім отримуємо, розглядаючи графіки помилок та метрик.
Попереджаємо відразу - повної відповіді не буде :) І як це диво виникає - не знає ніхто. Але якесь додаткове розуміння, можливо, з'явиться.
Прочитаємо та обговоримо разом статтю від deepmind. Гіпотеза «нагороди достатньо» припускає, що агенти з потужними алгоритмами навчання з підкріпленням, поміщені в багате середовище з простими нагородами, можуть розвинути широкий, багатоатрибутний інтелект, який є штучним загальним інтелектом.
У цьому відео розберемося з новою групою методів, які ґрунтуються безпосередньо на політиці агента. Познайомимося з методом REINFORCE, розглянемо комбінацію алгоритмів Actor Critic, що ґрунтуються на значеннях, схожих на Policy Gradient та Q-Learning.
Продовжуємо обговорювати метод глибокого Q-навчання (DQN), розглянемо програмну реалізацію DQN, ознайомимося з бібліотекою Ray.
Сьогодні поринемо в дивовижний світ нейронних мереж і розглянемо метод глибокого Q-навчання або DQN, який може грати в ігри Atari 2600 на рівні людей-експертів.
Розглянемо перший робочий метод Q-learning, який лежить в основі багатьох інших алгоритмів навчання з підкріпленням. Також за допомогою цього методу вирішимо два завдання з тих, що були на попередньому семінарі.
Ми розпочинаємо серію семінарів, присвячених темі машинного навчання з підкріпленням. Сьогодні обговорюємо постановку завдання, основні визначення, дивимося та вивчаємо приклади.
Хочете створити чат-бот для свого Facebook Messenger? Не знаєте, з чого начать?
Зніміть це відео та дізнайтеся, як підключити смарт-бота до FB Messenger. Без програмування, без складностей!
Скористайтеся швидкою та простою інтеграцією бота в месенджери.
Конструктор чат-ботів Qubot пропонує ефективні рішення та широкі можливості. Взаимодійте зі своєю аудиторією та успішно протягуйте свої продукти та послуги.