Генеративные сети: ChatGPT, LaMDA, виды обучения, нейроны и всякое другое сложное

Люди и код

Содержание выпуска

— Как воспользоваться ChatGPT из России без регистрации.

— Что такое обучение вообще и машинное обучение (machine learning) в частности.

— Когда и кто ввёл термин «машинное обучение».

— Чем машинное обучение отличается от искусственных нейронных сетей и почему это не одно и то же.

— В чём заключается парадокс исследований мозга. Имитируют ли искусственные нейросети настоящие нейроны. Как устроен искусственный и естественный нейрон. Зачем отдельные нейроны объединяют в сети. Что означает понятие «скрытый слой» сети.

— Сколько нейронов в мозге человека и животных. Определяется ли качество работы искусственных нейросетей только их размером.

— Чем глубокое обучение (deep learning) отличается от обычного.

— Какие пять типов задач можно решить с помощью нейронных сетей.

— Как выглядит изнутри процесс обучения искусственных нейросетей.

— Что такое синаптические веса, обучающие пары, ошибка обучения, шаг коррекции, обратное распространение ошибки (backpropagation).

— Что такое эпоха обучения. Зачем данные делят на обучающий, проверочный (CV, cross validation) и тестовый наборы.

— Что такое переобучение (overfitting) и переспециализация (overspecialization) сети.

— Обучение с учителем (supervised learning) и без учителя (unsupervised learning), обучение с подкреплением (reinforcement learning). Чем различаются эти методы и где они применяются.

— Как готовят датасеты для машинного обучения: разметка данных, фильтрация, нормирование, извлечение знаний, формализуемые и слабоформализуемые знания.

— Что такое пространство признаков, решающая граница (decision boundary), линейно сепарабельные и несепарабельные задачи, проклятие размерности.

— Почему простейшая задача «Исключающее ИЛИ» (XOR) отбросила нейросети на 10 лет назад.

— Чем машинное обучение принципиально отличается от систем, основанных на правилах.

— Философские различия понятий «дедукция» и «индукция» в контексте ИИ и нейронных сетей.

— Где брать обучающие данные, наборы данных. Что даёт процесс аугментации данных.

— Почему отсутствие открытых датасетов тормозит развитие ИИ в мировом масштабе. LAION-5B как пример важного открытого датасета, появившегося в 2022 году.

— Как обучали ChatGPT и модель GPT-3.5, на которой основан этот бот. Зачем OpenAI привлекла к обучению людей.

— Как ChatGPT связан с сетью InstructGPT. Что за метод (RLHF, reinforcement learning from human feedback) применили для её обучения.

— История и конкуренты ChatGPT.

— Внедрение ChatGPT в Bing. Защита нейросетей от зловредного обучения пользователями.

— Авторский метод обучения нейросетей.

— Как устроена в России охрана интеллектуальной собственности, связанной с IT. В чём различия свидетельства о регистрации программы для ЭВМ, регистрации базы данных, патента на изобретение, на полезную модель. Можно ли запатентовать изобретение в России абсолютно бесплатно.

— Что такое нейропакеты и можно ли без программирования создать нейросеть.

Гость: Александр Цуриков, автор статей про IT-технологии, преподаватель, доцент, инженер и журналист, кандидат технических наук.

Полезные ссылки

Статьи Александра Цурикова https://skillbox.ru/media/authors/alexandr-tsurikov

Все ссылки из подкаста https://bit.ly/3m0cmMj

Предложить тему, стать гостем подкаста, похвалить или поругать выпуск: [email protected], t.me/tym83.

Стартовать в программировании вместе со Skillbox: skillbox.ru/code