Презентация 2103 Flashcards
Слайд 1
Эта прекрасная дама - Дженнифер Лоуренс с лицом Стива Бушеми на одной из конференций в 2019 году.
Когда Стив Бушеми увидел эту запись, он сказал “грустно, что кто-то потратил столько времени, чтобы сделать это”.
Прошло 5 лет и сейчас вопрос времени перестал быть критичным.
Слайд 1
Эта прекрасная дама - Дженнифер Лоуренс с лицом Стива Бушеми на одной из конференций в 2019 году. Когда Стив Бушеми увидел эту запись, он сказал “грустно, что кто-то потратил столько времени, чтобы сделать это”. Прошло 4 года и сейчас вопрос времени перестал быть критичным.
Слайд 2
Один мой друг недавно прислал мне кружок в телеграме:
видео
Что делать, когда у товарища проблемы? надо помочь.
А теперь без шуток.
Создать такой ролик заняло 15 минут - с монтажом, клонированием голоса итд .
Входной порог по деньгам - 10 долларов за два сервиса.
А теперь представьте, что друг знает остаток на ваших банковских картах, знает ваши доходы по 2ндфл и 3ндфл, знает, где вы были в последнее время.
Клонировать голос вашего друга, мамы, папы, ребенка - дело 10 секунд, наложить маску на лицо - 10 минут.
Нейросети и ваша открытость в Интернете помогают украсть вашу личность, зарабатывать на вашей популярности, дискредитировать вас перед коллегами и руководством.
Еще 2-3 года назад Не было сервисов, которые за копейки могли помочь, с такими махинациями
не было достаточного объема вычислительных мощностей.
нейросеть, если очень простым языком, это очень большая формула с огромным количеством переменных, которая выдает ДОПУСТИМЫЙ результат. Например, мы можем повернуть голову направо, налево, но не сможем вывернуть шею строго назад. Задача нейросети - отсечь неприемлемые результаты и выдать приемлемые. Когда мы генерируем видео, голова должна поворачиваться плавно. Если не плавно, то это недопустимый результат
Слайд 5
Еще 8 лет назад научить нейросетку натягивать ваше лицо на фото (не бог весть какая задача) занимало примерно 7 часов на топовой конфигурации компьютера.
Сейчас это занимает 15-30 минут. Прогресс.
Нейросети - это про вычислительные мощности.
Есть нейросеть YandexGPT2, она не очень умная. Но даже для этого результата в 2022 году Яндекс потратил два с лишним месяца работы огромного парка из 800 графических карт (это где-то 2-3 млрд инвестиций на то время только в железо).
Развитие нейросетей зависит от сложности и времени их обучения.
Из 2 тысяч отдельных сервисов, и еще нескольких тысяч, которые используют нейросети как опции к своему продукту, 95% работают с текстовыми данными - базами, текстами и тп.
Еще 3-4% с изображениями и графикой, и только десятки с видео и аудио. Число видеосервисов, где АИ играет не вспомогательную роль, исчисляется даже не десятками, а единицами.
чтобы сгенерить ролик в 30 секунд, нужно 20-30 минут работы серверной фермы.
Слайд 7
Из тысяч текстовых сеток уже определились 4 лидера
3 из них приналдлежат крупным корпорациям - майкрософт, гугл, икс Илона Маска. Все эти лидеры используют GPT-решения.
Generative Pretrained Transformer - это подмножество нейросетей, которое характеризуется просто колоссальным объемом данных, классифицированных и размеченных. В мире не более сотни общедоступных ГПТ-моделей
Слайд 8
До появления ГПТ нейросети применялись локально, в большей части для анализа ограниченных данных
Сферы применения - аналитика, в том числе предиктивная, суммаризация и ревью набора исходных данных.
Слайд 9
После появления ГПТ-моделей появилось еще три огромных сферы, в которые укладывается 80% задач, которые могут выполнять нейросети.
Огромные базы, на которых обучаются сети (и могут вытаскивать из них непротиворечивую информацию), позволяют открывать инсайты и погружаться в новые сферы существенно быстрее, чем стандартными способами - через изучение литературы и поиск.
Все рекомендации (например, по лечению и другим процедурам) укладываются в эту сферу.
Появление ГПТ смогло существенно улучшить качество обслуживания клиентов там, где этим занимались боты - за счет огромного количества вариаций ответов и существенно лучшей разметки, чем могли позволить себе обычные базы данных.
Не обходится и без конфузов - на экране известный пример разговора чатбота-рекрутера с соискателем. Заказчику надо было ограничить ветки разговоров.
.
Слайд 11
составление правдоподобных текстов существенно изменило ландшафт копирайт/рерайт/транслейт услуг.
Конечно, нейросети сейчас работают как достаточно посредственные копирайтеры, переводчики и редактора, но ситуация улучшается с каждым месяцем.
Слайд 12
Уже сейчас в крупных графических пакетах не осталось инструментов, которые бы в той или иной степени не использовали AI. Тот же Фотошоп сейчас и пару лет назад - совершенно разные инструменты.
Есть и генеративные сетки, которые при определенных навыках позволяют оставить без работы иллюстраторов
Слайд 13
Изображения создаются в разных стилях с разной экспрессией, в разной цветовой гамме.
С каждым обновлением моделей нейросетей создавать иллюстрации становится все проще.
Слайд 14
Уже можно не запариваться с промтами и готовить иллюстрации по референсу
Слайд 15
Уже очень просто создавать персонажей, которые будут консистентными из генерации в генерацию
это выводит генеративные нейросети из разряда игрушек.
можно Менять элементы внутри генерации
это существенно проще, чем даже полгода назад.
