На прошлой неделе в Интернете появился загадочный чатбот под названием GPT-2, первоначально доступный только для ограниченного числа сообщений на chat.lmsys.org. После некоторого первоначального ажиотажа и спекуляций чатбот вновь появился под новым названием в двух различных формах, снова доступный с chat.lmsys.org.

Воскресший чатбот GPT-2 кажется превосходящим GPT-4 по нескольким возможностям, включая программирование. Хотя улучшения считаются незначительными, пользователи сообщают о лучших результатах по сравнению с GPT-4. Чтобы получить доступ к чатботу GPT-2, вам нужно посетить Арену на chat.lmsys.org и выполнить различные подсказки, так как система случайным образом выбирает две модели для представления. Если вам повезет, вы получите чатбот GPT-2, с которым затем можно продолжать общение.

Однако пользовательский интерфейс для доступа к этому чатботу довольно неудобен, что делает опыт менее плавным по сравнению с использованием GPT-4 или Opus 3. Несмотря на улучшения, чатбот GPT-2 пока остается ограниченным и громоздким вариантом, поскольку более устоявшиеся языковые модели продолжают преобладать.

Мощные языковые модели (LLM) становятся все более мощными и универсальными, но их непредсказуемые ответы могут быть значительным ограничением, особенно в бизнес-приложениях, где точность имеет решающее значение. Введение инструментов, таких как Cleanlab.ai, которые предоставляют оценку достоверности наряду с выводом модели, представляет собой важный шаг в решении этой проблемы.

Предоставляя пользователям четкое указание на надежность сгенерированных ответов, эти инструменты помогают превратить LLM в более надежных помощников. Это особенно ценно при работе с большими наборами данных или конфиденциальной информацией, где последствия неточных ответов могут быть серьезными.

Возможность оценить достоверность вывода LLM дает пользователям возможность принимать обоснованные решения и полагаться на технологию с большей уверенностью. По мере того, как бизнес и частные лица продолжают интегрировать LLM в свои рабочие процессы, разработка надежных языковых моделей будет иметь решающее значение для раскрытия полного потенциала этих мощных инструментов AI.

Недавнее использование технологий искусственного интеллекта для воссоздания голосов таких артистов, как Тупак и Снуп Догг, без их согласия, вызвало острые дебаты вокруг этических последствий этой практики. С одной стороны, технология позволяет создавать новую музыку, отдающую дань уважения культовым артистам. Однако отсутствие согласия вызывает серьезные опасения по поводу эксплуатации интеллектуальной собственности и возможности злоупотребления.

Случай Рэнди Трэвиса, который использовал AI для воссоздания собственного голоса после инсульта, подчеркивает потенциал AI для расширения возможностей артистов и содействия их творческому самовыражению. Этот положительный вариант использования демонстрирует, как технология может стать ценным инструментом, когда она используется этично и с согласия вовлеченных лиц.

По мере дальнейшего развития возможностей AI крайне важно, чтобы музыкальная индустрия и законодатели работали вместе для установления четких руководящих принципов и нормативных актов, чтобы гарантировать, что права артистов защищены. Это включает в себя получение надлежащего лицензирования и разрешений перед использованием AI для воссоздания или манипулирования голосом или внешностью артиста.

В конечном счете, этичное использование AI в создании музыки требует тонкого баланса между технологическими инновациями и сохранением художественной целостности. Решая эти проблемы упреждающим образом, отрасль может использовать силу AI, сохраняя при этом принципы художественного самовыражения и согласия.

Сочетание нескольких инструментов AI может разблокировать уникальные и мощные результаты, выходящие за рамки того, что каждый отдельный инструмент может достичь самостоятельно. Используя взаимодополняющие возможности различных систем AI, вы можете создавать новаторские решения, адаптированные к вашим конкретным потребностям.

Одним из мощных примеров является сочетание Project Neo, простого инструмента 3D-дизайна от Adobe, и Adobe Firefly, платформы генерации изображений на основе AI. Как продемонстрировал Джаред Лу, вы можете создать базовую 3D-сцену в Project Neo, а затем перенести ее в Firefly, чтобы применить различные художественные стили и фильтры. Используя функцию справочного изображения в Firefly, AI может сохранить композицию и структуру исходной 3D-сцены, одновременно преобразуя ее в уникальные визуальные стили.

Такой подход позволяет быстро генерировать широкий спектр визуально впечатляющих и индивидуальных изображений, просто объединяя преимущества этих двух инструментов. Это свидетельствует о мощи AI-трансформеров, которые могут взять один ввод и преобразовать его во что-то совершенно новое, сохраняя при этом основные элементы оригинала.

Возможности выходят за рамки этого конкретного примера. Вы можете, например, собирать данные с веб-сайта с помощью инструмента, такого как Scrape Graph AI, а затем использовать извлеченную информацию для генерации контента или подсказок для языковой модели, такой как чатбот GPT-2. Или вы можете сочетать скорость и эффективность инструмента, такого как Mixol 7B, с оценкой достоверности, предоставляемой Cleanlab.ai, чтобы создать более надежный и предсказуемый рабочий процесс с использованием мощных языковых моделей.

Ключевым моментом является исследование различных инструментов и возможностей AI, доступных вам, а затем экспериментирование с их сочетанием в новаторских способах. Делая это, вы можете разблокировать уникальные и мощные результаты, которые были бы невозможны с использованием одного инструмента. Оставайтесь любознательными, продолжайте учиться и не бойтесь смешивать и сочетать различные технологии AI, чтобы достичь своих целей.