YaC 2024. Нейросети

• Алиса представляет нейросетевые модели нового поколения.  

• Эти модели лежат в основе поиска с нейро и позволяют давать ответы, охватывающие весь интернет.  

• В прошлом году технология была создана, а в этом году доступна 100 миллионам пользователей.  

• Нейросети-трансформеры помогают прокладывать путь автономному транспорту.  

• Они открывают новую главу в истории интернет-рекламы и нейросетевого ранжирования.  

• Яндекс.GPT наделяет Алису новыми способностями.  

• Яндекс.GPT — семейство генеративных нейросетей Яндекса, используемое в поиске, нейро и браузере.  

• Модель умеет создавать и перерабатывать тексты, предлагать новые идеи и учитывать контекст беседы.  

• За два года Яндекс выпустил четыре поколения GPT, последнее вышло в октябре.  

• Нейро запущен как отдельный сервис, представляющий собой генеративную нейросеть для диалога.  

• Пользователь может задавать запросы и получать ответы в виде текста, уточняя информацию.  

• Пример использования: определение причины проблемы с лючком бензобака.  

• Нейро использует пайплайн моделей, включая рефразер для переформулировки запросов.  

• Рефразер помогает убрать неочевидность и сформулировать запрос в поиск.  

• Инфоконтекст — база знаний, на основе которой нейро генерирует ответ.  

• Обновлённый рефразер умеет формулировать от одного до пяти запросов самостоятельно.  

• Модель теперь учитывает время, например, при выборе ближайшей даты события.  

• Иногда нейро отвечает на запросы, основываясь на шуточных источниках, что может привести к ошибкам.  

• Важно перепроверять информацию, полученную от нейро.  

• Нейро генерирует ссылки на источники, использованные в ответе.  

• Нейро интегрирует работу с изображениями, используя V-модель.  

• V-модель получает на вход картинку и инструкцию и генерирует текст, соответствующий задаче.  

• Пример использования: определение причин проблемы с растением по фотографии.  

• Пользователь может сфотографировать проблему и задать вопрос нейро.  

• Нейро анализирует изображение и генерирует ответ, например, причины бурых пятен на листьях фикуса.  

• Добавлена генеративная модель, которая решает школьные задачи с известными решениями и ответами.  

• Использован метод синтетики для увеличения объёма обучающих данных: генеративная модель создаёт похожие задачи на основе одной исходной.  

• Наняты математики для доработки модели, которая учится исправлять свои ошибки.  

• Задача о двух бригадах, изготавливающих книжные полки: первая бригада изготавливала на две полки больше в час, чем вторая.  

• Модель решает задачу, обозначая производительность второй бригады как x полок в час и производительность первой бригады как x + 2.  

• Ответ: первая бригада выполнила задание за 15 часов, вторая — за 18 часов.  

• Инструмент объясняет решение задач по шагам, помогая понять процесс, а не просто дать ответ.  

• Подходит для подготовки к экзаменам и преодоления трудностей в математике.  

• Планируется расширение на другие предметы.  

• Алиса помогает отвечать на сложные вопросы и поддерживать в сложных ситуациях.  

• До внедрения технологии GPT-5 Алиса часто отправляла пользователей к поиску информации в интернете.  

• После внедрения GPT-5 Алиса может находить документы и отвечать на вопросы мгновенно.  

• Появление сайта и приложения Алисы для профессиональных задач.  

• Возможность генерации изображений с помощью технологий Яндекс.Арт.  

• Пример использования: создание презентации с помощью Алисы.  

• Трансформеры — тип нейронной сети для работы с последовательностями, которые показали отличные результаты в переводе текста и генерации текста.  

• Применение трансформеров в Яндекс.GPT-5 и ChatGPT.  

• Трансформеры применимы для управления машинами и прогнозирования ситуаций на дороге.  

• Основные задачи беспилотной машины: сбор информации с сенсоров, предсказание ситуации на дороге и планирование действий.  

• Ранее планирование действий осуществлялось алгоритмически, но теперь используется нейронная сеть.  

• Симулятор мира позволяет тестировать поведение машины в различных ситуациях, например, при встрече с лосем.  

• Обучение нейросети на данных от водителей, прошедших курс контраварийной езды.  

• Подход имитационного обучения: машины ездят в ручном режиме, данные собираются и используются для обучения нейросети.  

• Слева представлена старая версия технологии, справа — новая.  

• Новая версия лучше справляется с критическими ситуациями, например, с торможением без поворота руля.  

• Испытатель вмешался в управление, чтобы избежать столкновения.  

• Старая версия машины не всегда правильно реагирует на опасные ситуации.  

• Новая версия спокойно объезжает препятствия и выбирает лучший путь.  

• Зелёные линии показывают возможные маршруты, по которым машина может проехать.  

• Для масштабирования технологии необходимо, чтобы машина могла обрабатывать больше ситуаций.  

• Переход на машинное обучение позволит нейросети лучше адаптироваться.  

• Цель — сделать беспилотные машины доступными в каждой точке страны.  

• Обновлена модель рекомендаций на основе глубоких нейронных моделей.  

• Настройка «Незнакомая» помогает находить новые треки, которые могут понравиться пользователю.  

• Пользователи на 20% чаще сохраняют новые треки благодаря этой настройке.  

• Эксперименты с микрожанрами требуют специфической экспертизы.  

• В команду вошли почти 20 экспертов, включая авторов и специалистов по классической музыке.  

• Созданы плейлисты с более чем 500 треками для каждого микрожанра.  

• Нитротехнология помогает артистам с малым количеством слушателей привлечь аудиторию.  

• Нейронные сети работают с аудио-вектором трека, а не с историей взаимодействий.  

• Пример успеха: артист с 13 слушателями получил 300 тысяч и миллион слушателей за первый месяц.  

• Искусственный интеллект повышает релевантность рекламы для конкретных пользователей.  

• Алгоритм использует тысячи факторов, включая время, сайт, пол, возраст и пользовательские данные.  

• Нейросеть обучается на огромном потоке данных и быстро реагирует на интересы пользователей.  

• Реклама является двигателем современного интернета, монетизируя контент.  

• Без рекламы контент стал бы более закрытым и подписным.  

• Малый бизнес зависит от рекламы для продвижения своих услуг.  

• Малый бизнес использует различные методы рекламы, включая объявления на парадных и листовки.  

• Сегодня интернет становится основным каналом для продвижения малого бизнеса.  

• Листовки и наклейки на парады  

• Реклама стала более точной и эффективной, чем пять лет назад.  

• 95% людей найдены с помощью рекламы.  

• Таргетирование основано на возрастных цензах и предпочтениях клиентов.  

• Внутренние опросы помогают понять потребности клиентов.  

• Хорошая реклама нацелена на пользователей, которым нужна помощь.  

• Плохая реклама вызывает негатив и отторжение.  

• Назойливая реклама приводит к пустым кликам.  

• Раньше настройка рекламы была сложной, теперь малый бизнес может многое сделать самостоятельно.  

• Нейросети генерируют продающие тексты и креативы.  

• Автоматическое взаимодействие с клиентами благодаря нейросетям.  

• Миф о том, что реклама только для крупных бизнесов, не соответствует реальности.  

• Яндекс привлекает малые и средние бизнесы, предлагая релевантную рекламу.  

• Возможность выбора целевой аудитории из сотен миллионов пользователей.  

• Генеративный ИИ стал массовым явлением.  

• В Яндексе ИИ доступен через поиск и Алису.  

• Яндекс регулярно внедряет новые идеи и технологии.  

• Сервисы для путешествий: билеты, афиша, аудиогид.  

• Умные квартиры и телевизоры с ИИ.  

• Заказ еды под просмотр сериалов.  

• Поиск быстрого пути в центр города.  

• Перемещение мебели и помощь в выборе товаров на маркетплейсах.  

• Новые инструменты для упрощения рабочих процессов.  

• Инновации помогают людям с трудностями.  

• Репетиторство на базе ИИ.  

• Деление знаниями и изобретение нового.