Создание собственного искусственного интеллекта

[Ванек]

Для синтетических данных с шумом — да. Но в реальности точность зависит от качества данных. Если в выборке будут выбросы или нелинейная зависимость — ошибка может быть больше.

[Василий]

Интересно, почему в чат-боте используется именно словарь, а не какая-то нейросеть? Это же очень примитивно, можно было бы сделать больше возможностей.

[Wowk]

Для простых задач хватит и словаря. Нейросеть нужна, когда нужно понимать контекст или синонимы. Но для начала и такой бот сгодится — главное, чтобы работал.

[Алекс44]

Мне интересно, а стоит ли сразу лезть в трансформеры типа GPT? Или лучше сначала освоить базовые модели, а уже потом поступенчато продвигаться выше?

[Ванек]

Начинай с линейной регрессии и простых нейросетей. Трансформеры требуют мощного железа и глубоких знаний. Не стоит бежать перед ходьбой.

[Василий]

Какой минимальный набор данных нужен для обучения своей модели? 100 примеров как в примере — это достаточно?

[Wowk]

Для линейной задачи хватит и 100. Для нейросетей лучше от 1000 примеров. Для языковых моделей типа GPT — миллионы. Все зависит от сложности задачи.

[Алекс44]

Можно ли использовать русские названия переменных в продакшене? Не замедлит ли это выполнение кода? Или есть определенные запросы и лучше с ними и работать?

[Ванек]

На производительность не влияет, но в команде могут быть разработчики, которые не знают русского. Лучше использовать английские названия — это стандарт.

[Василий]

Теперь понятно, что начинать нужно с простых моделей и постепенно усложнять. Главное -то не бояться экспериментировать.

[itrace]

А можно ли создать чат бот, который по запросу пользователя сможет собирать данные из определенных источников или вообще полность из яндекса и гугла и уже дать полноценный сформированный ответ опираясь на эти данные? Хочу что-то на подобии дипсика, только чтобы он мог общаться собирая данные из инэта

[kirilljsx]

@itrace Ну это по сути что-то вроде аля парсера, на примере того же perplexity