0: Добрый день, уважаемые коллеги, мы рады вас приветствовать в Донской государственной публичной библиотеке на вебинаре нейросети, в работе библиотек. Обзор возможностей применения в обработке информации. Этот вебинар вызвал
1: Огромный интерес. Впервые у нас рекордное количество участников, которые зарегистрировались на вебинар, это 1320 человек. Мы рады приветствовать коллег из 71 региона России, в том числе ростовской области и коллег из респуб.
2: Беларусь, Азербайджан и Казахстан, которым успешно удалось зарегистрироваться на этот вебинар. Мы напоминаем, что после окончания вебинара вы получите рассылку на адреса, которые были указаны в регистрационной форме. В этом
3: В письме будет презентация спикера, ссылка на форму обратной связи и ссылка на трансляцию данного вебинара на запись вебинара на платформе вконтакте спикером вебинара сегодня у нас выступит заведующий отделом краеведения.
4: Донской государственной публичной библиотеки, заместитель председателя секции рба краеведение в современных библиотеках Маргарита Бедросовна Мартиросова, которая для многих из вас уже знакома, кто-то знаком лично.
5: Кто-то слышал её выступления, наши вебинары и другие профессиональ на других профессиональных мероприятиях. Коллеги, просим вас отнестись с пониманием, что у нас спикер сегодня немножко не в голосе, но это никак не отразится на качестве того контента, который был
6: Подготовлен для вас, Маргарита Бедросовна, вам слово.
7: Спасибо большое. Ну что ж, здравствуйте, уважаемые коллеги, спасибо всем, кто прислал свои вопросы к вебинару. Благодаря вашим вопросам я дополнила презентацию и бонусный файл, который вы полу.
8: Полезными материалами и ссылками. Также вот я поняла, что начать стоит вот с этого слайда, когда мы говорим о возможностях применения нейросетей,
9: Библиотеках, то имеем ввиду 2 большие темы. 1 это профессиональное использование продуктов на основе нейросетей, то есть при создании каталогов баз данных, электронных библиотек и других ресур.
10: По большому счёту, в России нет готовых программных продуктов, которые библиотеки могли бы использовать уже сейчас, поэтому я сделаю по данной теме только теоретический обзор возможностей.
11: Таких систем по 2 тема это индивидуальное использование общедоступных нейросетей библиотекарями. Вот по этой теме будет очень много примеров и практических советов.
12: Развитие искусственного интеллекта стало следствием информационного взрыва, который мы наблюдаем последние годы с Ростом объёма и сложности данных возникла необходимость в эффективных инструментах для их обработки.
13: И доступности. Искусственные нейронные сети это математические модели, которые имитируют работу человеческого мозга и способны обрабатывать и анализировать большие объёмы данных в области нейросетей.
14: Существует разнообразие архитектур, предназначенных для решения различных задач например, полносвязные нейронные сети хорошо подходят для задач классификации данных. Свёрточные сети широко используются.
15: Компьютерном зрении и обработке изображений, а рекуррентные сети полезны для работы с последовательными данными, такими как тексты или речь.
16: Известно, что нейросети могут работать только с цифровыми данными, поэтому перечисление областей применения нейросетей в библиотечной работе начнём с такого важного процесса, как оцифровка и распознавание уже.
17: В процессе сканирования нейросети могут проводить коррекцию распознавания текста, распознавать дореволюционную орфографию, старопечатные книги, рукописные тексты, восстанавливать исходное форматирование текста, включая.
18: Изображения, колонки или другие не текстовые компоненты исправлять ошибки, искажённые символы, заполнять пропущенные слова, опираясь на контекст и структуру соседних слов, восстанавливать пропущенные.
19: Участки текста, документов, которые были повреждены в результате времени или неправильного хранения, и, наконец, извлекать текст из изображения, даже если оно было повреждено или искажено.
20: Могут обрабатывать такие изображения. Учитывая контекст и последовательность слов и фраз. В качестве примера приведу проект, который яндекс запустил в начале 2 ты.
21: 1023 года он называется поиск по архивам. Сейчас в базе более 9000000 страниц архивных документов 18 начала 20 века.
22: Среди организаций, представивших свои фонды для проекта 11 архивов, 1 музей и национальная электронная библиотека.
23: Авторы проекта, ориентируясь на потребности пользователей, в 1 очередь представили здесь метрические книги, исповедные ведомости и ревизские сказки, то есть все те документы, которые нужны.
24: Пользователям, которые изучают своё генеалогическое древо для удобства поиска, есть фильтры по годам, фондам, описям и названиям документов сервис, работа.
25: На базе технологии оптического распознавания текста яндекса.
26: Вот, пожалуйста, перед нами пример архивного документа, даже его фрагмента с расшифровкой рукописного текста. Ну, надо прямо сказать, качество распознавания действительно впечатляет. Мы с
27: Вам все пользуемся программой fine fine reader и знаем насколько сложно бывает распознать более менее, так сказать, документ, который не является стандартным и имеет какие
28: То отклонения, будь то повреждение или, например, дореволюционный текст. В данном случае мы видим, ну почти идеальное распознавание.
29: Помимо архивных документов проект пополняется и печатными изданиями, среди них газета Советский спорт из фонда нэп с очень удобным и качественным.
30: Поиском по тексту.
31: А вот недавно, буквально да, месяц 2 назад, архив пополнился дореволюционными православными газетами и журналами сайта духовенства русской православной церкви в 20 веке.
32: Сегодня опубликована уже полная коллекция епархиальных ведомостей это более 3000000 страниц.
33: Для примера давайте остановимся на коллекции Донских епархиальных ведомостей. Итак, мы читаем аннотацию к этой коллекции материалы, полученные с сайта духовенства русской православной
34: Церкви в 20 веке, а в качестве источников электронных версий, номеров издания использовались также материалы сайтов российской национальной библиотеки и Донской государственной публичной библиотеки та,
35: Таким образом, в общем, осуществлена мечта всех библиотекарей и читателей, когда в 1 месте перед нами абсолютно полная и, честно говоря, я не проверяла каждый номер, но я надеюсь и предполагаю, что все-таки.
36: Полная, насколько это возможно, коллекция ценнейшего источника. Здесь же вы видите строку для поиска по всей коллекции, в данном случае по всем епархиальным ведомостям. Но поиск возмо,
37: Можем и иными способами.
38: Вот перед нами номера ведомостей, которые можно последовательно листать по годам и выпускам, например, перед нами 1869 год. Или здесь же ввести полнотекстовый поиск.
39: Только по 1 номеру, и, как мы знаем, что поиск в данном случае введение, расширение или сужение базы поисковой имеет принципиальное значение при поиске материалов по подобным докумен.
40: А вот перед нами пример поиска по полнотекстового поиска, по слову библиотека в коллекции конкретно 1869 года в данном случае найдено 28 резуль.
41: Вот так выглядит полная расшифровка страницы текста, кроме того, можно сделать гиперссылку, как вы видите, значок гиперссылки в верхнем правом.
42: Углу конкретного фрагмента можно сделать гиперссылку не только на страницу, но и на этот фрагмент текста.
43: И, в общем, проверить, насколько точно была, было выполнено распознавание. Ну, в общем и целом, конечно, можем сделать вывод, что качество очень хорошее, и наши с вами такие рабочие систе.
44: По распознаванию, может, с этим бы не справились в такой степени. Однако мы видим, что качество бумаги, да, в данном случае то, что цвет просвечивает текст, просвечивает с обратной стороны, он даёт не
45: Такие, ну, артефакты, да, которые нам немножко мешают. Я думаю, что это, в общем то, проблема, которую, если поставить, если перед командой, которая работает над этим,
46: Проектом её также можно решить.
47: Что могут делать нейросети в области организации и структурирования информации, например, при создании каталогов на фон библиотеки или краеведческих каталогов?
48: Ну что обрабатывать и анализировать текстовые материалы, чтобы найти и извлечь всю информацию, связанную с регионом.
49: Анализировать содержание статей, книг, фотографий, других материалов, присваивать им тематические рубрики, ключевые слова или теги информировать идентифи.
50: Ировать сущности в публикациях.
51: К документам, прошу прощения.
52: Бирать все факты из текста, создавать аннотации к документам, определять тональность текстовых материалов, например, для выявления положительного или отрицательного отношения к событиям или явле.
53: Которые мы видим, указывать на неочевидные связи между различными документами и помогать библиографам обнаруживать новые документы или новые факты, связанные
54: С историей и культурой региона. Все эти возможности абсолютно реальны, и их можно применять. Но, как я уже говорила, в 1 слайде все это возмо.
55: Можно при наличии профессионального подхода в данном вопросе, то есть с помощью общедоступных ресурсов и библиотекаря, да, в качестве специалиста мы с такими задачами
56: Пока справиться не можем. Отдельно хочется сказать о применении нейросетей в обработке, анализе визуальной информации. Чем нам могут помочь нейросети в этой области. Это
57: Конечно, распознавать изображения, обложки книг, иллюстрации, фотографии, другие визуальные элементы, а также классифицировать изображение по содержанию, определить категорию или тип объекта на изобра.
58: Например, найти все здания, все водоёмы, горы, людей, людей или животных, распознавать эмоции людей на фотографиях, определять эпоху или
59: Стиль архитектуры, здания и 2 возможность идентифицировать изображение, то есть точно и достоверно определять уникальность объекта или лица, например, можно.
60: Обучить модель, находить изображения конкретных событий, мест или person на огромном количестве фотографий.
61: 1 из основных проблем, связанных с информационными ресурсами библиотек, это их востребованность пользователями.
62: Чем могут помочь нейросети? Здесь 1 и, главное все то, о чем я говорила ранее, от оцифровки до распознавания и анализа больших объёмов документов в сжатые сроки. Благодаря
63: Им создаются дополнительные функциональные возможности для пользователей, например, многоаспектная фильтрация, так называемый умный поиск и аналитика обогатить наши ресурсы, делая информацию.
64: Более доступной, понятной и полезной для пользователей могут так называемые рекомендательные системы.
65: Существует 2 основных метода, которые применяются в рекомендательных системах. Это алгоритм контентной фильтрации, он основывается на анализе содержания контента, например, при рекомендации книг.
66: Алгоритм контента фильтрации анализирует информацию о жанре, стиле, авторе, теме, месте действия и других характеристиках книги, затем на основе этого анализа система предлагает пользователю другие.
67: Книги схожего содержания. И 2 алгоритм коллаборативной фильтрации этот метод, который использует этот метод, использует данные о предпочтениях и поведении самих поль.
68: Для создания рекомендаций он основывается на идее, что если 2 человека имеют схожие вкусы, то им, вероятнее всего, понравятся похожие вещи, книги, фильмы и так далее персонализи.
69: Рекомендации значительно улучшают так называемый пользовательский опыт в работе с информационными ресурсами, а это именно то, чего нам с вами так не хватает.
70: Ну, пример, на котором можно говорить об этих 2 системах, как работают алгоритмы фильтрации в интернет магазинах. Мы видим результаты контентной фильтрации под заголовками похожие товары.
71: И смотрите, также и результаты коллаборативной фильтрации под заголовками покупают вместе и с этим товаром искали. То есть аналогично этому мы можем применить в любой другой сфере эти 2 метода.
72: Теперь перейдём к теме влияния нейросетей на поиск информации в интернете в контексте справочно информационного обслуживания, то есть именно той сферы, которая нам может пригодиться речь.
73: Пойдёт об 1 классе систем искусственного интеллекта, а именно о больших языковых моделях они могут выполнять различные когнитивные задачи, связанные с естественным языком.
74: При этом модели используют самые младшие из них, так скажем, из доступных 175 миллиардов параметров и огромное количество данных для обучения, чтобы понимать и генерировать.
75: Текст языковая модель понимает текст путём анализа статистических свойств, слов и фраз на основе обучения на больших корпусах текста она стремится предсказать.
76: Вероятность следующего слова или фразы, исходя из контекста предыдущих слов, и так получается так называемое разумное продолжение на основе изначального за.
77: Вопроса для пользователя. Для нас с вами это выглядит как ответ, который действительно имеет смысл. Самая простая иллюстрация принципа работы, ну, автоподсказки в наших смарт.
78: То, что начиналось как простое предсказание следующего слова, сегодня демонстрирует прорывные достижения, а именно мы видим, что у нас
79: Реально на сегодняшний день есть понимание языка, переводы, ведение диалога, ответы на вопросы шутки, сочинение стихов, аннотирование, генерирование программ.
80: Кода, решение математических задач, распознавание голоса изображений видео и так далее. Вот на этом пышном дереве при условии увеличения количества входящих
81: Параметров в данном случае мы видим 540 миллиардов параметров. Последняя языковая модель от open eye я gpt 4.
82: Уже примерно миллиард 1 и 7 триллиона параметров. И опять же огромное количество данных для обучения приводят к тому, что мы видим результаты, которые изнача
83: Не закладывались в эту систему. Это, это так называемая система уже обучается сама.
84: 1 из ярких представителей, как я уже только что сказала, больших языковых моделей вот как раз и является модель GPT-3 с половиной, которая широко доступна, и более новая её версия gpt.
85: И 4 турбо от компании компании лидера в этом направлении на сегодняшний день самой крупной продвинутой в мире является компания open и i.
86: Компания создала пользовательский интерфейс к своей модели, а вот это и есть собственно универсальный чат бот под названием чат gpt и в ноябре 2
87: 1022 года она открыла к нему публичный доступ. Собственно, это было событие мирового масштаба. Не знаю, сравнимо ли оно с полётом в кос.
88: Или достижениями достижения луны. Но, в общем, это грандиозное событие, которое положило, ну, для нас с вами, для широкой публики начало новой эры чат gpt удалось стать самым быстро.
89: Растущим сервисом в истории интернета за первые 2 месяца число пользователей ресурса перевалило за 100000000, ну так как с территории России доступ в chat gpt затруднён.
90: К тому же в 2023 году появились отечественные проекты, предоставившие доступ широкой публике к генеративным нейросетевым моделям, поэтому подробно мы рассмотрим.
91: Российские продукты от Сбера и яндекса.
92: Начнём с продукта Сбера для доступа к нейросети гига чат. Необходимо войти в аккаунт Сбер айди, но надо сказать, что Сбер айди могут получить
93: Не только клиенты Сбера для регистрации достаточно Сим карты российского оператора связи внутри GigaChat, как называют разработчики, целый нейросетевой ансамбль.
94: Который Сбер называет неонка. Вот перед вами перечислены нейросети, модели, которые включает этот ансамбль. Сбер называет неонка. И состоит он из вот этих 4 моделей для реше.
95: Разных задач, например, модель клип и континский отвечают за изображение
96: Десктопная версия нейросети GigaChat выглядит на сегодняшний день вот таким образом она может отвечать на вопросы, вести диалог, писать программный код, придумывать пла.
97: Планы презентации, сочинять стихи, писать школьные рефераты, выполнять другие текстовые задачи. Нейросеть отвечает как на русском языке, так и на английском, но для нас принципиально, что русский язык для
98: Родной, в отличие от иностранных моделей, поэтому в данном случае именно по языку она имеет преимущество для нас.
99: GigaChat также умеет генерировать картинки по текстовому описанию с помощью нейросети ру клип и кондинские сервис создаёт изображение преимущественно по коротким запросам интерфейс у гига.
100: Чат это вот как вы видите, текстовый чат с возможностью создавать несколько диалогов на разные темы и слева как раз список этих диалогов во время разговора нейросеть.
101: Может использовать информацию из предыдущих запросов, чтобы делать уточнения и корректировать ответы, если вы решили генерировать картинки в GigaChat, я вот скажу по опыту, рекомендую для этого начинать
102: Новый диалог, а не пытаться делать это в текстовом, чтобы не смешивать с другими запросами.
103: Можно также получить доступ к нейросети через telegram, GigaChat, бот для доступа к telegram, чату, Сбер айди не нужен вовсе.
104: Ну, прежде чем перейти к разбору примеров, нам нужно ввести 1 термин, а именно термин промт или промты для нейросетей это текстовые инструкции или вопросы, которые
105: Пользователь задаёт нейросети, чтобы получить изображение, текст или программный код.
106: Вот перед нами пример простого вопроса да, зачитаем, кто главный герой романа Шолохова тихий дон прошу обратить внимание, что даже здесь не использованы ни знаки препинания.
107: Ни заглавные буквы, ни кавычки, но тем не менее суть вопроса была понята верно.
108: Он даёт лаконичный ответ. Да, собственно, какой был вопрос? А дальше мы можем не повторять вопрос. Опиши подробно главного героя романа кихидон, а нам достаточно, как и в диалоге с человеком просто.
109: Продолжить. Опиши его подробнее и так как мы находимся в 1 диалоге, в 1 чате, то, соответственно, нас понимают правильно и действительно подробнее описывают характеристики.
110: Данного героя, то есть нейросеть помнит предыдущий запрос, и человек может уточнить и расширить свой запрос, ссылаясь на вот представленную информацию под каждым
111: Ответом в диалоге есть возможность поставить палец вверх и палец вниз. Вот зелёненький, вы видите, у меня стоит палец вверх. Это реакция на самом деле очень важная функция. Она
112: Поможет разработчикам сделать нейросеть лучше. Таким образом, мы все с вами пользователи, в данном случае гига чата, принимаем участие в его обучении.
113: Тут я должна сразу сказать, дисклеймер, что краеведение для вот современных русскоязычных моделей является, пожалуй, 1 из самых слабых мест. Да, но мы все понимаем, что тема очень узкая тема, очень связа.
114: Сильно с географией, с местом, с именами. А это пока ещё не не та сфера, которая как бы для нас будет являться очень полезной, так скажем, в данном слу.
115: И вот такой пример. И здесь мы видим сразу несколько проблем нейросетей, которые выплывают. Итак, вопрос перечисли лучшие сайты, посвящённые краеведению.
116: Ростовской области, да, хоть бы просто краеведение ростовской области не то чтобы лучше, но получилось так, что примеры эти полностью неверны. То есть нейросеть просто придумала сайты и названия этих сайтов.
117: И адреса, кстати, тот, кто хочет, да, тот, кто хочет создавать новые сайты. Вот, пожалуйста, разные интересные, уже придуманные идеи. Ну, хорошо, если бы мы с вами были, ну,
118: Случае не библиотекари, не из ростовской области, да, мы, может быть, и могли бы подумать, что действительно в этом, наверное, что-то есть, и пошли бы искать. Вот. А тут у нас, в принципе, с 1 взгляда было понятно, что это полностью фейк.
119: Ещё такие ошибки, подобные, так сказать, выдумки нейросетей уже на сегодняшний день, как термин используют, называют галлюцинациями. Вот. Так что, если будете так называть, это будет очень
120: Верно.
121: А вот данный пример отчасти, так скажем, неверные адреса, а отчасти просто устаревшие и принадлежащие реальным организациям. Вот я жёлтеньким подчеркнула, что да, такой адрес
122: Не сейчас работает, но он реальный. Вот какой-то федеральное агентство по туризму точно нет здесь точно. Ну в общем, в общем, вот такая вот получается, если там было полностью все неверно, то здесь ещё хуже.
123: Ситуация, потому что когда, ну, верная информация перемешана с полностью фейковой, то, да, это совсем сложно будет разобраться. Поэтому вот как раз это вот 2 момента, которые очень
124: Ну, слабые места нейросетей. Во первых, это краеведческая информация, во вторых, это связь с интернетом. У неё на сегодняшний день у этих моделей в данном случае нет прямой связи с живым интернетом.
125: То есть их обучали на огромных массивах интернета до, ну, в общем, 2021 год последний для этих моделей. Вот. Ну и вообще вот нет прямой, то есть.
126: Они не работают, так как поисковые системы, но об этом мы будем говорить чуть позже, дальше, в ходе диалога. Да, я ж пыталась что-то доказать. Нейросети приводила примеры, говорила, что
127: Она неправильно говорит. Ну, в общем, что у нас получилось.
128: Здесь вот я говорю, что такого сайта, мол, как природа Донского края, по этому адресу не существует, и далее идёт диалог, в котором нейросеть упорно считает сайт наш.
129: Сайт родной нашей библиотеки Донской временник почему-то сайтом союза музеев дона, хотя такого союза даже не существует, и вот даже мои возражения не повлияли на вот такое мнение.
130: В общем, вот такой казус, это мы прошлись. Ну что, что нам рекомендуют? Как избежать ошибок или галлюцинаций нейронных сетей? Не могу сказать, что избежать, да, мы не можем абсолютно.
131: Что все, что касается нейросети, мы не можем ничего, ни в чем быть абсолютно уверены, но, тем не менее, снизить, да, иметь их ввиду. Разработчики, конечно, знают эти проблемы, ищут решения. Вот компания
132: Например, предложила новый способ устранения галлюцинаций согласно их идее, искусственный интеллект можно вознаграждать за правильные ответы вообще в принципе есть такой метод машинного обучения, который называется обучение.
133: С вознаграждением, да с, причём именно за те ответы, которые она с 1 раза выдаёт правильно, а не в результате нескольких попыток. Иными словами, разработчики хотят
134: Создать в нейросети мотивацию. Вот, однако, исследования, конечно, далеко не от далеки от завершения. И проблема может быть не решена ещё долгое время. Ну, посмотрим, ну,
135: Надо отметить, что нейросети нового поколения, а именно новые модели, делают меньше ошибок, и, например, gpt 4 даёт фактологически верные ответы в среднем на 40% чаще.
136: Чем GPT-3 с половиной. Вот такая вот зависимость.
137: Вот несколько советов, как использовать нейросети с минимальным числом галлюцинаций. Итак, научитесь быть более конкретными в своих запросах, хотя системы совершенствуются, они все ещё далеки от
138: Понимание обыденной человеческой речи, поэтому старайтесь не задавать слишком абстрактных задач и конкретизируйте то, что вам нужно. Давайте нейросети больше входной информации. Это, пожалуй,
139: Ключевой момент в мозгу, так называемом мозгу нейросети, содержится огромный массив данных, который поместили туда для обучения, но без контекста ей трудно понять ваш запрос.
140: Найти и выдать правильные результаты. Поэтому объясните свои требования. В данном случае именно размер промта так называемого запроса имеет значение и то, как он составлен, проверяйте.
141: Факты. Не стоит верить на слово. Как вы видите, всему, что скажет нейросеть, проверяйте информацию. Если есть ошибки, укажите на них. Да, вот с помощью обратной связи и следующая
142: Нейросеть справится уже лучше, что что, а учиться она умеет.
143: Приведу несколько примеров разных типов запросов к нейросети GigaChat ну, в данном случае мой вопрос звучал так техническое задание для создания сайта, посвящённого истории.
144: Донского казачества, на самом деле очень общее. Ну, тем не менее, мы получили какую-то структурированную информацию, не то чтобы она нам будет очень полезна или мы сможем что-то придумать, да, вот грандиозные идеи.
145: Какие-то в этом наборе слов, но для начала то, что называется для того, чтобы точно знать, что мы не забыли, когда мы пишем техническое задание для сайта, мы не забыли о структуре, о дизайне.
146: Шрифт, фотографии, графика о функционале, о том, каким должно быть содержание. То есть, в общем то, по форме нам дали шаблон, а дальше мы уже можем работать внутри каждого раздела и подраздела для того, чтоб
147: Наполнять его живым содержанием и, кстати, в том числе с помощью нейросетей, но уже последовательно, а не вот таким общим абсолютно вопросом.
148: Следующий напиши план турпоездки в старочеркасск ростовской области на 1 день.
149: Жёлтым цветом я выделила не совсем верные факты, так скажем, а красным цветом совсем неверные. Ну вот что-то такое примерно есть, да? Ну, я думаю, опять же.
150: Это очень сильно связано с местным материалом, который как бы не так хорошо представлен пока.
151: Дальше напиши такое задание, напиши официальное письмо от Донской государственной публичной библиотеки начальнику загса Ростова с просьбой предоставить сведения о дате рождения и смерти такого-то человека героя.
152: Советского союза, что мы получаем, мы получаем форму, которую можем заполнять, и какие-то, в общем, полезные такие канцеляризмы штампы, которые тоже нам пригодятся в нашей работе для опять же, ну
153: Для того, чтобы продвинуться в своей работе. Да, я думаю, все мы это все используем и лишним такие вещи не бывают. Опять же, не могу сказать, что запрос составлен очень хорошо. Мы получили такой ответ, какой был
154: Запрос если б поработали над запросом, возможно бы что-то бы получили более полезное.
155: Вопрос. Дай несколько советов для повышения информационной грамотности школьнику 11 класса. И вот, пожалуйста, он даёт нам советы. В общем, все абсолютно.
156: Ну так, здравый смысл присутствует не то, что это, да, это общие слова. И мы все можем сказать. Да, да, мы сами все знаем. А вот так взять и составить список вот просто с чистого листа это нам будет, человеку будет затруднительно, а здесь мы
157: Видим, в общем, структурированную достаточно, ну, многие вещи здесь учтены и какими-то правильными словами написаны. То есть тоже в чем-то это может пригодиться.
158: Следующий вопрос. Опиши пошагово мои действия. Вот если я хочу стать библиографом, краеведом, да ещё и экспертом, да, по ростовской области и, в общем, тоже.
159: Все, что здесь написано, имеет право на существование. Если бы я все следовала этим пунктам, я б тоже, наверное, стала экспертом в области краеведения. Вот. Так что, в общем, все достаточно.
160: Интересно и вполне здраво поздравление. Пожалуйста, напиши поздравление с 8 мартом, коллективу библиотеки. Ну и все, все слова на месте, все красиво и интересно тоже вполне.
161: Как это называют? Практика применима, да, такое слово идём дальше.
162: Вот если, так сказать, обратиться, так сказать, к GigaChat, кратко перескажи следующий текст по ссылке и дальше дать ссылку на интернет, да, на веб сайт. И здесь мы получаем ответ, что у меня
163: Нет доступа в интернет собственно, GigaChat не выполняет задания, связанные с доступом к интернету как и яндекс gpt 2, эти модели не имеют доступа в реальном времени и.
164: Для того, чтобы ответить на ваш запрос, они используют, как я уже говорила, ту базу, которая у них уже наработана при обучении.
165: Ну, опять я говорю в данном случае не обо всех языковых моделях, не обо всех абсолютно, потому что есть исключения и новые поколения, они уже имеют немножечко другой функционал.
166: Ну что мы теперь перейдём, будем тестировать, так сказать, 2, крупнейшую российскую нейросетевую модель.
167: Она называется яндекс gpt 2. Я думаю, все, кто пользуется поисковой системой яндекса, видели в низу, в уголке справа Алиса.
168: Всегда напоминает о себе, предлагает чем-нибудь поразмышлять. И вот если пойти у неё на поводу и все-таки зайти на предлагаемый ресурс, то мы увидим вот что, собственно,
169: Яндекс gpt это генеративно языковая модель, которая создаёт тексты. То есть, если раньше мы с вами, когда говорили о GigaChat, мы имели ввиду мультимодальную модель, там у нас были несколько нейросетей, которые отве
170: Отвечали за разные направления, в данном случае яндекс gpt это все-таки более совершенно точно, модель именно генеративная весной яндекс запустил
171: 1 версию такой нейросети сейчас доступна с недавних пор. Уже 2 версия. Она доступна по адресу я, точка ру, главная страница яндекса. Да, Алиса.
172: Придумаем и навык работает во всех также в приложении яндекса яндекс браузере, яндекс станции и в телевизоре с алисой.
173: Вот, в отличие от GigaChat, опять же здесь нет отдельных диалогов, и весь разговор у вас с нейросетью это 1 сплошной диалог идёт, в котором нейросеть помнит последние 50 фраз.
174: С ваших, то есть обратиться к началу вашего диалога, который был там сколько-то много страниц назад, не получится. Она вот в данном случае ограничена, её память, чем
175: Яндекс gpt 2 может нам помочь?
176: Ещё раз себе напоминаем в принципе, чем нам могут помочь языковые модели напишет текст, письмо, объявление, сочинит поздравление, стих или план статьи выделит главное так называемая.
177: Ризация, а то, что мы с вами называем аннотирование, например, нейросеть может прочитать весь ваш текст, который вы ей отправите в виде промта, обработать его, например.
178: Пересказать в нескольких предложениях, изложить основные мысли в виде тезисов, найти примеры или факты. Далее ответить на вопросы. Понятно то, что мы с вами прекрасно знаем, когда объясни.
179: Термин понятия поможет разобраться в какой-то незнакомой области, предложит идею если затеваете новое дело или берётесь за необычный проект, то можно начать с Гене.
180: С нейросетью поможет разобраться нейросеть, объяснит сложные вещи простым языком или даст рекомендацию, на что обратить внимание при
181: И выборе чего-либо, да, перепишет или сочинит в нужном стиле. Можно попросить яндекс gpt 2 адаптировать текст под вашу аудиторию, то есть
182: Для детей, для детей какого возраста? Или для взрослых, или для учёных там, не знаю, и так далее. То есть, собственно, нейросеть умеет вживаться в образ и писать в духе определённого
183: Автора или персонажа это мы ещё тоже упомянем ниже.
184: Проверим, что может на деле. Итак, здесь чуть чуть другое задание было, мне кажется, чуть посложнее. Может быть, чем у GigaChat. Мне пришло в голову просто бросить ей такое. Вот, и
185: Список я просто зашла в 1 из наших ресурсов, взяла, ну, невпопад, так сказать, или впопад просто фамилии на букву а и обратилась с таким вопросом из приведённого списка.
186: Фамилии с воинскими званиями сделай список только Урядников. Ну, как будто бы просто, да? Ну вот она почему-то с 1 раза сделала ошибку. То есть она включила, да, она угадала. Вот.
187: У неё 3 урядника, она их, она их увидела, все из списка это да, не пропустила, но добавила лишнего со званием казака. Дальше я задаю вопрос почему в список включён Абуш?
188: Лиджа казак, и она здесь начинает объяснять, в общем, неочевидные вещи. Оказывается, что она увидела, что вот в указанном списке присутствуют следующие люди с фамилием.
189: Бушинов вот они все 3, и учитывая это, можно предположить, что Абушинов лиджа был указан ошибочно, так как он имеет звание казак, тогда как другие люди
190: И с такой фамилией имеют звание младший урядник и старший урядник. Вероятно, это может быть ошибкой при вводе данных. Ну, в общем, дальше оправдывается. Да. Ну, вообще интересно. Вот это размышление, конечно, по большому счёту. В общем, пока что для нас это
191: Удивительно, что вот она объясняет свою логику, и мы, в общем, эту логику можем понять.
192: Так, в итоге, да, задав вопрос заново, я все-таки решила, ну, все-таки добиться правильного ответа. И ещё раз задала вопрос. И с тем же Спис.
193: Фамилий и тогда уже получила действительно верный ответ. Вот это, конечно ну впечатляет то, что это работает именно так. То есть совершенно точно она какая-то не механистический ответ, а все-таки с каким-то прило.
194: Логики или я не знаю того, что диалог имел смысл. Вот в данном случае мы видим явно это следующий промт был такой
195: Что есть ли в этом списке женщина? Я тот же список привожу и с 1 раза получаю правильный ответ. Да, в списке присутствует женщина Авраамова. Она указана как медсестра. Ну, класс.
196: Дальше составь. Ну, опять же prompt или запрос. Как хотите, составь план урока краеведения в библиотеке по теме одежда Донских Казаков вот.
197: И вот получили, не знаю, насколько это можно применить на практике, но, в общем, если тема тебе совсем неизвестна, вот тогда, возможно, для начала это может быть полезной информацией и опять же структурирование, то, что
198: Для нас самих иногда является проблемой, что у всего есть начало Середина, там какие-то обязательные вещи, о которых не надо забывать. И вот в данном случае вот эти формы, которые мы получаем от нейросети, они, ну, мне кажется,
199: Во всяком случае, пока они вот в этой сфере, наверное, самые полезные, а не по содержанию и не по идеям идеи, пока от человека должны исходить.
200: А вот ещё, кстати, я не упомянула, что точно так же, как и у GigaChat, у яндекса есть возможность отреагировать на каждый ответ, ответить иначе, то есть мы, он на тот же вопрос немножко.
201: Иначе ответит хороший ответ. Молодец. Нейросеть. Вот плохой ответ тоже правильно. Справка. На самом деле, там никакой информации нет, туда можно не заглядывать. Но самое главное, вот эти вот 2 клавиши.
202: А вот самые простые вопросы подбери синонимы к слову отлично объясни слово лакуна в отношении библиотечного дела все правильно, он ничего лишнего, во всяком случае, сюда не прибавил. Найди.
203: Ошибки в предложении. Вот, кстати, среди ваших вопросов заданных был такой вопрос по поводу того, что можно ли доверять нейросетям в плане пунктуации, орфографии, вообще грамотности? Ну,
204: Как судить вам, смотрите сами. Ну в чем-то, в общем, в общем и целом тексты, которые они выдают, они вообще грамотные. То есть я не могу сказать, что там что-то, ну, может быть какие-то сложные случаи запятых там, или что?
205: Нибудь, может быть, такое бывает, но в данном случае она вообще, я попросила найти ошибки в приложении. Он почему-то сделал 2 приложения из 1. Вот посчитал, что у меня слишком длинное, да, зелёный лес.
206: Замер в ожидании грозы, точку поставил. Вот. Ну ладно, ну в принципе, да. Так тоже можно, что называется, это как вариант нормы.
207: Вот наши опять это наше любимое дело, наше родное аннотирование, да, вот та самая суммаризация, которая является ну, очень важным таким навыком, так скажем, да, который получили большие языковые
208: Модели, когда они выросли, и люди очень сильно удивились и очень сильно обрадовались такой возможности на сегодняшний день. В чем здесь может быть загвоздка? То есть какой текст мы можем ей бросить, да, какой величины для того, чтобы
209: Она нам в ответ отдала аннотацию. Конечно, в этих моделях есть ограничения. И вот это вот то, что я сделала. Мне кажется, я путём проб и ошибок, в конце Концов достигла того текста, который больше которого он не берет. Просто, ну,
210: Опять же, вот недавно была буквально несколько недель назад представлена модель gpt 4 турбо, где основатели да руководители опен ай сказали все, ребята, теперь промты.
211: Вот эти входная информация может быть до 128000.
212: Нет, не знаков, а, ну, слов. В данном случае токенов на самом деле, просто токенами в английском языке является каждое слово считается, а в русском языке, к сожалению, каждая буква, да, по
213: Поэтому получается 120000 это в слов, это все-таки 1 объём текста, а 120000 символов в нашем случае это несколько другой, но все равно это много. И вот, кстати, ещё поэтому
214: Говорят, что создавать, ну, вести диалог системой по-английски более экономно. Вот, чем по-русски. Ну, в нашем случае нам для нас это сейчас не актуально. Ну, в общем, пока вот так. Ну, это
215: Тоже интересно. Во всяком случае, интересно. Да, да, опять же, если вы зашли в тупик, мы ж не говорим о том, что на сегодняшний день мы не можем это использовать каждый день, как у нас, знаете, плагин на рабочем столе, да, которым постоянно пользуемся.
216: Своей работе. Пока ещё это не так. Но когда мы заходим в тупик, а такое нередко бывает. Почему бы не воспользоваться и такой возможностью, когда ты долго, долго думаешь ой, как же, чем же мне заменить, с какого места мне начать там?
217: И так далее. Так что и опять же, никто не исключал работы по частям. Если у вас большой текст, вы можете его разделить по частям, потом сделать по частям, получить ответы, потом их суммаризировать.
218: Ещё раз получить ответ. Мне кажется, вот тот знаменитый пример, который мы с вами помним, когда студент написал диплом, да, вот я уверена, что он не сказал. Напиши мне диплом на такую тему, да.
219: Он наверняка составил план, потом каждый раздел он, то есть он заказал модели, это, это мои фантазии, но я так, судя по тому, как работает, потом с каждым разделом поработал, потом с подразделом и так
220: Потихоньку собрал, по большому счёту, если он действительно сделал хорошую работу, не плохую, которую никто не читал, или, я не знаю, там проходную, а хорошую, значит, он стоящий на самом деле специалист.
221: Казался, потому чтобы поставить задачу и выполнить её последовательно и понять, что нужно взять, что верно, что неверно сделать вывод. В общем, это и есть, собственно, функция человека на сегодняшний день, да, может быть, чуть чуть ещё
222: Впереди. Ну, посмотрим, да, это я здесь ещё раз выделила кнопочки про хороший и плохой ответ и про то, что вот мы видим 2 варианта аннотации. А и ещё здесь должна сказать, что если бы я сказала аннотацию,
223: Столько-то знаков дала задание, то мне бы была сделана аннотация именно столько знаков, или столько слов или предложений, как мы написали в задании.
224: Так, следующий популярный среди наших коллег запрос по поводу сценариев мероприятий. Вот вы можете посмотреть, что получится, если вот такой вот общий дать им
225: Ответ, во первых, он нам предлагает день знаний провести 31 августа. Вот интересный такой вот. Ну, во всяком случае, есть, он знает, что нужно, да, он даже сразу придумывает заголовочки, да.
226: Буквы и цифры удай нет, только не ударь, угадай героя книжная закладка вот выставка энциклопедии для любознательных все очень простенько, но опять же.
227: Смотря какой запрос и смотря для чего и что именно вы здесь будете использовать. И опять напиши сценарий. Это очень широко. Вот у сценария тоже есть этапы разработки. И если вы будете идти поэтапно, то
228: Возможно, вы что-то полезное для себя здесь и найдёте.
229: Попробуем резюмировать наше общение с нейросетями. Вот которое мы прошли с вами. Иногда удачное, иногда не очень сообщество пользователей выработало на основе
230: Опыта. Некоторые советы, как составить эффективный промт и не делать много лишних ошибок. Итак, нам говорят, используйте контекст, когда есть контекст, лучше работают и люди, и нейросети, например,
231: Есть разница между вот задание. Напиши поэму о зиме или напиши поэму оо холодной и мрачной зиме в стиле эдгара аллана по. Пожалуйста, вот это 2 прута, которые действительно 1.
232: В общем, не приведёт нас, наверное, к желаемому, a2 вполне возможно. Или 2 такое сравнение. Напиши письмо о том, как воспитать щенка. И 2 вариант более осмысленный. Так?
233: Скажем, напиши готовое письмо от лица кинолога в дружелюбно неформальном тоне о том, как воспитывать трехмесячного щенка овчарки, то есть насколько больше информации, мы
234: Dali входящей информации, что называется, собственно какой контекст имеется ввиду тон письма определяется сразу, то есть мы задаём его, мы хотим формальный, профессиональный или дружелюбный тип.
235: Text мы хотим получить статью в block описание к видео или электронное письмо и наконец роль пишущего то есть от имени кого мы хотим получить эту этот текст как специалист?
236: Как клиент или как заказчик. Чем больше контекста, тем точнее будет результат. 2. Опять то, что я упоминала. Лучше указывать длину ответа. Напиши, кратко, напиши.
237: Не знаю, длинная от скольки то символов до скольки то или скольки то предложениях. Это также очень сильно помогает и 3, так называемые фразы.
238: Лайфхаки, лайфхаки, то есть, собственно, то, что выработалось сообщество, пока оно общалось вот этот год или полтора с нейросетями, опиши шаг за шагом. Это поможет не только в структурировании статьи, но и в напи,
239: Там программного кода или решении математической задачи. Эти слова важные. Или напиши в стиле Пушкина, гоголя, любой другой известной личности, да.
240: Пиши от лица профессионального филолога, учителя, любого другого специалиста, библиотекаря, пожалуйста, и будет, так сказать, то, как нейросеть, собственно, вживётся в роль и вам все расскажет. Вот.
241: Скорее всего, такие вещи будут интересны, конечно, при написании постов в соцсетях, например, очень интересно, что получится.
242: А вот как раз на основании того, что мы видели пример продвинутого как бы промта, да, здесь прям целый, целое сочинение. Я хочу, чтобы вы выступили в Роли литературного критика. Я
243: Предоставлю вам несколько отрывков из литературных произведений. Вы должны проанализировать их в заданном контексте, основываясь на в общем, на самом деле речь идёт всего лишь об анализе быть или не быть. Вот в чем вопрос. Ну, достаточно сносный.
244: Скажем, ответ не то чтобы очень хороший, но, может быть, пром мог бы быть и лучше.
245: Яндекс gpt 2 как я говорила, не создаёт изображение. Если вы попробуете дать ему такое задание, то он ответит, что является текстовым искусственным интеллектом и не может этого сделать.
246: Есть отдельное приложение, я думаю, которое все знают и все им пользуются. Это приложение шедевру, оно тоже от яндекса. И как раз вот туда вам туда, если нужны изображения.
247: Ну и ещё такой вот мне показалось любопытно сделать эксперимент. Я задала одно и то же задание 2 нейросетям. И вот что получилось, переведи на английский язык, и я дала аннотацию вот этой
248: Нашей с вами, нашего с вами вебинара вот эти слова бросила, и так как они перевод 1 и перевод 2, что получилось, GigaChat оказался чуть более многословным в перево.
249: Ну, в целом смысл передан верно, абсолютно обоими. Есть, конечно, разница и в конкретных словах, но в общем и целом одинаково. И я пошла дальше. Подбери к этому тексту на английском языке.
250: Ключевые слова на английском языке, да, обычно такое требование у нас есть, когда мы пишем статьи для научных журналов. Вот, и действительно тоже получилось неплохо на английском языке выданы просто вот
251: От гига чата в строчку и от яндекса gpt вот такой вот нумерованный список мы получили.
252: Вот конкретно вот эти вот, вот русский перевод ключевых слов, предложенных нейросетями. И мы видим, что первые 7, ну практически это они совпали, да, чуть чуть разница между ними кто-то пишет с маленькой буквы.
253: Кто-то с большой, немножко переставлены слова, но по сути это тоже самое. Вот и разница с ключевыми словами получилась вот немножко ниже.
254: Вот такой интересный эксперимент, так скажем. Ну, в общем, мне кажется, достаточно Удачный
255: В общем, ещё раз хотела напомнить, что обе эти нейросети, они абсолютно бесплатные, они не имеют никаких ограничений в количестве Промтов, я имею ввиду, ну, человеческих, может быть, там, какие-то, ну, запре.
256: Дельные цифры я не знаю, я не испытывала, но в простом общении как бы не попадалось такого, такой ситуации, чтоб мне сказали, все вы на сегодня количество Пронтов своё исчерпали и приходите завтра. Нет такого.
257: Не было, поэтому, так сказать, очень сильно рекомендую именно этими общими. И ещё я их так назову. Это вот такие универсалы, они абсолютно охватывают все. То есть любые с ними можете вести разговор.
258: Да, мы все это с вами перечислили.
259: Вот, а уже на основе вот таких, так скажем, когда говорят о множестве всяких сервисов, то имеют ввиду, что на нейросетях можно делать огромное количество сервисов, приложений, разных программ, которые
260: Используют какую-то 1 или несколько возможностей, которые даёт нейросеть, но используют её и оформляют её так, что человеку удобнее просто пользоваться, допустим, приложе.
261: Которое написано с помощью нейросетей. Ну, создано, да, использует его как под капотом, да, или пользоваться вот такой универсальной моделью. Здесь тоже будет небольшой пример. Дальше.
262: Так вот, как раз мы и переходим к Такому ресурсу, интересному проекту, который, собственно, и приближает возможности нейросетей чуть ближе к человеку.
263: Чуть более удобно с ними работать, особенно в каких-то сферах. Вот. И, конечно, нам бы хотелось, чтобы именно таким образом, ну, в будущем, надеюсь, недалёком, мы смогли рабо.
264: И решать наши библиотечные, библиографические проблемы с помощью нейросетей. Но для этого нужны вот такие программы специальные специалисты. Во всяком случае, точно. Итак, это сервис оптимизации работы с текст.
265: Там турботекст это действительно сервис полностью нацелен на так называемых для копирайтеров, то есть на этом же сервисе, на этом большом, так сказать, существует биржа копирайтеров и текстов, и
266: Существуют вот такие вот интересные сервисы, где так и написано. Контент от нейросетей, контент от профессионалов, собственно, от людей и проверка контента нейросетями. Вот мы, вот эти первые, 3, мы с вами и раз
267: Берём.
268: Сервис турботекст, как и большинство других сервисов, является условно бесплатным. А что это значит? Это всего лишь 2 раза в день мы можем воспользоваться его услугами. И здесь я так скажу, опять же,
269: Было много вопросов по поводу бесплатных программ, платных программ и так далее. Я там вы увидите в бонусном файле. Я дала подборки нейросетей как раз отдельно бесплатные отдельно на русском языке.
270: Отдельно по работе с картинками там и так далее. Но найти бесплатный ресурс вот среди таких, я не знаю, мне кажется, это сложно, может невозможно, потому что
271: Ведь все эти сервисы, они пользуются на самом деле не тем, что сами сделали, а тем, что они купили, например, у gpt, у open ai, но там все начиная от версии 4 3 с половиной, она бесплатная.
272: Для пользователей в чате, а версия 4 уже платная и там
273: Стоимость нужно платить и за входящий запрос, то тот, который, то есть зависит цена от количества того, сколько ты пишешь в промте, и от того, как тебе ответила нейросеть. И все эти эти все вещи платные, поэтому подобные
274: Ресурсы, которые работают на моделях этих, они, ну, абсолютно бесплатны, просто не могут быть, возвращаясь к тому, что спасибо яндексу и Сберу, которые действительно обеспечили нам с вами возможность рабо.
275: Пусть не с самыми ультра последними новыми моделями, но тем не менее бесплатно и стабильно. Вот. Поэтому вот такое замечание, опять же на основе ваших вопросов, я говорю.
276: Итак, вот что нам предлагает турботекст, где всего 2 генерации в день бесплатно и до 200 в день платно. И там, естественно, как всегда, за месяц, за день, за год. Цена разная, но все равно для того, чтобы по
277: Пробовать. Ничто нам не мешает, что называется. Итак.
278: Генератор картинок сразу, да, мы просто по что он предоставляет вот этот портал. Пойдём по шаг за шагом, что называется, картинки он предлагает создавать в своём
279: Telegram канале, то есть доступной версии у него нет всезнайкой он называет собственно вопросы и ответы, которые мы точно также можем задать и в GigaChat, и в яндексе gpt.
280: В данном случае, то есть я не знаю точно, какая именно модель здесь задействована, но вот тоже вариант, он будет наверняка ответ будет немножко другой, чем тот, который мы получим, например, от яндекса.
281: Так, ну вот пример запроса. Предложи план 10 занятий по основам генеалогии для желающих составить генеалогическое древо для своей семьи.
282: Вот и такой был получен ответ. В общем, неплохо. Видите, 10 занятий, действительно. И, в общем, полезные какие-то вещи здесь написаны.
283: Вот. Дальше рерайт текста, так называемый рерайт, это тоже, это же задание можно дать и яндексу сказать, вот тебе text. Пожалуйста, перепиши его так, чтобы он был такое-то количество
284: Ну и какие-то задания дать. В данном случае нам как бы делают проще, да, и более понятно. Этот сервис говорит, вот тебе окошко, исходный текст. И вот в этом окошке появится текст, который в результате
285: Будет. Собственно, да, прошу прощения, я не сказала все-таки, что рерайт текста это процесс обработки исходного текстового материала, в отличие от копирайтинга, где создаётся новый текст рерайт.
286: Полагает переписывание уже существующего текста. Другими словами, при этом сохраняется смысл оригинального текста вот что у нас получилось опять я использовала.
287: Текст аннотации к нашему вебинару. И вот что получилось. Вот я ему не задавала, не говорила, сделай меньше или больше. Вот он, да, сделал так, как сделал, да, ну.
288: Не знаю, в общем, он просто, честно сказать, это с человеческой точки зрения, в общем, как-то разбавил пожиже, что называется, я по другому не могу сказать, потому что, естественно, никаких новых идей, никаких новых каких-то Поворотов, которые
289: Можете здесь посмотреть особо я здесь не увидела. Ну, в общем, тоже нужное дело на самом деле.
290: Дальше у нас есть опять отдельно умный переводчик. Нам так называют опять же то, что мы видим с вами яндекс переводчик google, переводчик это переводчики, которые созданы исключительно с
291: С помощью нейросетей они бы не были бы такими прекрасными, какими они стали за последние 5, 8 лет. Вот если кто помнит из Старожилов, что было там 10, 15 лет назад, какое качество перево.
292: Было у того же яндекса и гугла, я думаю, очень серьёзно оценят, как поработали, как лучше стали эти переводы с приходом нейросетей. И вот здесь ещё 1 переводчик, который тоже как вариант можно
293: Использовать так называемый генератор отзывов, да, мы опять же не забываем этот весь ресурс, он направлен на тех людей, которые работают, создают контент и продают его в интернете, им нужны
294: Им нужны, да, им нужно что-то создавать. Может кто-то работает, не знаю, продаёт отзывы. Такое тоже есть у нас. Мы прекрасно знаем, и это им подмога. Мы бы хотели, чтобы для библиографа такое было, но пока ещё такого
295: Что, а здесь действительно можно загрузить фотографию любого товара, и он выдаст его описание, характеристики, в общем, ну, наверное, тем, кому это, ну, так сказать, по сфере деятельности их может быть
296: Это и помогает. Раз это существует и люди за это платят, значит, это кому-нибудь нужно. А вот описание товаров, то есть для тех, кто работает опять в этих вайлдберрис и прочие, как они там.
297: Называются, да, на этих всех магазинах, там ведь миллионы описаний товаров, и кто-то ведь это делает. И мы иногда видим, как бессмысленно абсолютно набор слов. Значит, эти люди очень несерьёзно подошли и совсем отдали на откуп.
298: Нейросетям вот эти все описания, если бы они все-таки воспользовались таким такими вещами, да, где есть все-таки надзор человека, его последнее или, не знаю, какое-то его слово, как редактора, что называется, да.
299: Оно обязательно нужно, иначе, может быть, всякие казусы могут быть. А вот, пожалуйста, новости. Не знаю, может быть, нам подумать. Я, честно сказать, не пробовала. Может быть, нам библиотечные новости попробовать делать с помощью
300: Такой штуки, но я думаю, что все тоже самое, опять же можно сделать с помощью просто гига чата или яндекс gpt. В данном случае это просто такая вот, да, вот, пожалуйста, заголовки.
301: Тоже мы не могли догадаться. Вот когда ты имеешь дело просто с нейросетью, ты не можешь догадаться, а чем она ещё тебе может помочь? И в данном случае как бы нам просто подсказывают. А вот, оказывается, можно и заголовки придумывать.
302: Также мы можем дать задание там гига чату и сказать, вот тебе текст, придумай для него заголовок это будет тоже самое. Такой же будет результат, как и здесь, где есть отдельная страница. Дописать понятно, что вот синим опять вы
303: Мой текст известный. И вот он взял и дописал как-то вот продолжил мысль, что-то там вот интересное.
304: Так, теперь вот это слайд, который бы не появился, к моему стыду, если бы не ваши вопросы, а было несколько вопросов о том, что автор
305: Правой нейросети, кому принадлежит сгенерированный контент, будь то изображение или текст, нужно ли указывать в качестве источника нейросеть, что на сегодняшний день у нас известно по этому?
306: Просто, на самом деле это дело очень, слишком вообще просто новое это дело. И ещё практика, по большому счёту, не сложилась. Ну, во первых, ни российское законодательство, ни какое-либо другое.
307: Пока нейросети авторами контента не признает, то есть все-таки если мы говорим о каком-то авторстве и авторских правах, то это, конечно же, та команда, которая делала эту нейросеть и здесь.
308: Ну, важное, мне кажется, замечание, что все-таки на данный момент просто вот если вы видите текст или картинку, нет достоверного способа определить, кем человеком или нейросетью было это создано.
309: Потому что это может быть создано, допустим, в основе своей нейросетью. А потом человек взял и подкорректировал это дорисовал или что-то ещё сделал. То есть следы эти очень легко потерять. И вот
310: Самые главные слова я выделила жирным шрифтом читайте политику использования программы это правила, которые задаёт разработчик для своего продукта. Пользовательское соглашение фиксирует, в каких случаях и как.
311: Можно использовать результаты работы искусственного интеллекта. Если они будут нарушены, разработчик сможет подать на вас в суд. И это тоже правда. Именно поэтому в бонусном файле
312: Я добавила пользовательские соглашения и другие правила использования нейросетей от кандинского, шедеврома, яндекса, дзена и GigaChat вот это бы просто и по этой же, по аналогии, если вы попадёте в другую ситуацию.
313: Вы будете знать, что обязательно нужно найти этот файл. И там есть раздел по авторским правам и разные сети. Разные дают условия. Да, кто-то говорит, пожалуйста, используйте, но указывайте имя.
314: Кто-то вообще не позволяет работать и так дальше. Ну, допустим, в коммерческих, в коммерческих целях использовать. Вот. Итак, указывайте сервис, с помощью которого получили результат. Вот.
315: Стоит указывать источник картинки просто на всякий случай. Вот не продавайте ничего в публикациях, где есть работы нейросети. Это абсолютно общее такое пожелание, рекомендация, которая
316: Точно не будет лишней.
317: И в большинстве случаев указание использования нейросетей при создании статьи не является обязательным, однако некоторые издательства, опять же, если вы имеете вид дело с издательствами, а не с постами в соцсетях.
318: Так вот, некоторые журналы могут потребовать предоставить такую информацию, то есть были ли использованы нейросети при создании контента.
319: Чем помогут нейросети в поисковой оптимизации, если ваша цель привлечь как можно больше пользователей на библиотечный сайт, нам не обойтись без поиск.
320: Оптимизации и рассмотрим, что могут нейросети в этой важной работе. Это направление отвечает вот как раз за это направление, за оптимизацию отвечает 2 большой се.
321: Сервис, предоставляемый компанией турботекст и доступный по адресу уже другому адресу турбо чек точка ру и предназначенный для проверки готового контента к публикации в интернете сервис платный, но
322: У зарегистрированных пользователей, а достаточно просто зайти через свой аккаунт любой социальной сети. Есть возможность до 5 раз в сутки воспользоваться им бесплатно этот сервис.
323: Проверяет уровень поисковой оптимизации текстов по 9 параметрам, которые перед вами справа уникальность, привлекательность заголовка дочитываемостью, кликабельность, стилистика, простота языка.
324: Позитивность, сеоанализ и привлекательность сниппета. И разберёмся с этими сервисами по порядку. Вот опять же, я для примера бросила название семинара и
325: К семинару. И вот что я получила с этим текстом, да, по результатам анализа этого текста, так скажем,
326: Оценка уникальности текста происходит с использованием естественно нейросетевых технологий, как и, собственно, все остальные параметры. Итак, антиплагиат в данном случае это как раз проверка на антиплагиат позволяет
327: Проверить любой текст, да, и в данном случае, и moi, естественно, он ограничивается в объёме, и тут опять самым главным является входной объём текста. Вот замечательно. Значит, мы попали
328: Зелёную зону и эти в таком небольшом тексте просто быть уникальным. Так скажем, такой будет вывод у нас дальше. А вот заголовок оценён как абсолютно непривлекательный и
329: Вот такой у нас заголовок привлекательность, вот скучность 98 и 75, так что вот такие слова вообще, где слово библиотека? У меня такое ощущение, они реагируют на слово библиотека и скучность повышается сразу.
330: Наверное, в разы вот привлекательность всего 1, 25%. Ну вот так. Ладно. Идём дальше. Оценка текста на дочитываемостью. Чем выше оценка?
331: Это читабельность, так называемая, тем больше читателей просто дочитают текст до конца, например, если прогноз в данном случае это прогноз как бы дочитываемости 80%, значит, 80 человек.
332: Из 100 потенциально дойдут до конца текста. Ну, опять же, это не очень, это текст очень маленький, не знаю, насколько это в данном случае повлияло на такую высокую дочитываемостью текста.
333: Ну, значит, во всяком случае, это был слова более менее прилично составлены. Дальше кликбейт так называемый, это обман ожиданий читателя в заголовке или.
334: Другой части статьи в тексте, на картинках и так далее искажение либо утаивание сути статьи.
335: В нашем случае он это проверил и решил, что, в общем, мы на среднем уровне, так скажем, мы, во всяком случае, не обманываем нашего читателя хорошо, уровень позитивности.
336: У нас 98% и токсичности 1 69. Это хорошие показатели похожи. Ну понятно, что эти, этот показатель важен для тех, кто хочет на эмоциональную сферу человека.
337: Воздействовать своими текстами. Простота языка, текста для восприятия да, средний показатель, но также было там были такие слова, что текст определён как на
338: Научный. Вот, поэтому, как бы это логично, что он не может быть совершенно просто простым языком написан абсолютно. И здесь нам программа выделила так называемые сложные слова, которые она посчитала, что и
339: 1 слишком длинное предложение. Опять же, если бы у нас была задача поработать над текстом именно с точки зрения понимания и простоты, то нам бы это помогло вот как-то его откорректировать.
340: Под seo анализом в данном случае понимается опять же я буду говорить о понятиях да, а это понятие сео, понятие вода спам и тошнота такие вот.
341: У нас, итак, повышенная водность означает, что присутствуют такие так называемые стоп слова союзы, предлоги, местоимения, частицы и наречия, они с точки зрения
342: Нейросети, они ухудшают полезность статьи, да, такой текст будет хуже восприниматься человеком, а значит, и поисковыми системами. То есть, когда их перебор, естественно, потому что совсем без них просто не бывает. Вот. И это может повлиять
343: На ранжирование. То есть опять же, мы помним основную цель всего всей этой проверки для того, чтобы мы через поисковые системы попали как можно выше в поисковой выдаче. И нас наконец увидели и прочитали вот такой
344: Понятие, как тошнота или, другими словами, называется интенсивность ключевых слов. Ну, согласитесь, что в этом что-то есть, да, пожалуй, когда очень много ключевых слов, это как раз может вызвать такие явления. Пока
345: Показатель, который измеряет плотность определённых ключевых слов в тексте, то есть он рассчитывается как количество повторений ключевого слова на страницу, делённое на общее число слов на странице, то есть высокая тошно.
346: Там может указывать на то, что текст содержит слишком много ключевых слов и может быть неестественным просто, то есть до степени неестественности буквально если сошники перестарались, то, конечно, такой текст не интересен ни человеку.
347: И, значит, он не интересен для поисковых систем, и, наконец, спамность относится к качеству текста и его соответствию поисковым запросам спамный текст обычно содержит большое.
348: Количество нерелевантных ключевых слов да, разницу мы видим с 2 показателем и не предоставляет полезной информации для пользователя, и такой текст может негативно.
349: Повлиять на рейтинг сайта в поисковых системах и, в общем, резюмируем опять же тошнота измеряет плотность ключевых слов, а спамность оценивает качество текста в целом и оба показателя.
350: Важны для seo и они не заменяют друг друга и ещё 1 тоже хорошее слово сниппет вот и думаю многие из вас его знают, встречали это фрагмент исходного текста, который мы видим в поисковой выдаче.
351: Да, поисковой выдачи. То есть какими словами, какими текстами наш сайт прежде всего будет представлен нашему потенциальному пользователю. Чем выше оценка, тем выше вероятность клика пользователя по вашему сниппету и в данном
352: Случае сниппетов оказался на 3% привлекательным для google и на 4 для яндекса вот мы с вами получили некоторое представление о чат ботах возможностях.
353: Их и ожидания от прогресса. Сети на самом деле очень велики. На сегодняшний день говорят даже, что, что называется, классический поиск в интернете умрёт. Уже не нужны поисковые системы. Вот у нас есть чат джипи.
354: Мы туда спросим, и нам ответят все. Больше человеку ничего не нужно. На самом деле, конечно, поисковые системы ещё далеко не нужно хоронить.
355: Такие, какие они сейчас существуют у нас, они стали именно благодаря искусственному интеллекту и нейросетям, и на наших глазах поисковые системы как раз-таки прошли вот тот большой путь от того, чем они были.
356: В начале, когда ввели поиск по ключевым словам и что сейчас буквально интеллектуальные системы, с которыми мы имеем дело теперь они способны предлагать нам персонализированные результаты осно.
357: На наших предпочтениях понимают наши запросы.
358: В очень разных формулировках и так далее. В этом году всемирные поисковики создали собственные чат боты. Вот вслед за chat gpt. И главное отличие их состоит в том, что они работают в паре с
359: Системой и могут обращаться к интернет ресурсам в режиме реального времени, да, то есть именно то, о чем мы говорили. Одни нейросети не имеют доступа к в реальном времени, к интернету. А вот эти
360: Имеют доступ это bing чат от майкрософта, бард от гугла. И я выделила поисковую систему perplexity эйай. Она работает на основе. Ну, бесплатная версия на основе GPT-3 с половиной, а платная?
361: На gpt 4 это тоже особенно особые такие поисковые системы, которые мы можем применять и в своей работе.
362: Вот, чтобы понятно было, о чем идёт речь. Я сделала такую табличку. Здесь чётко видно, в чем основное отличие алгоритма работы новой модели поисковой системы, о которой я сказала.
363: Да, от той, которую мы привыкли. Первые 3 шага, абсолютно идентичные. Индексация идёт. Сначала идёт индексация материала, да, потом приём запроса, ранжирование. А, вот, да.
364: Дальше, на 4 этапе обычная поисковая система выдаёт результат. Она, собственно, отображает там список ссылок, отсортированных по релевантности. А вот новая поисковая система на 4 этапе передаёт фрагменты
365: Целые страницы документов для собственно большой языковой модели, для того, чтобы она могла сформулировать ответ. И вот на 5 этапе отображается результат. Большая языковая модель формирует ответ для
366: Пользователя с учётом предоставленного актуального материала.
367: Вот та самая perplexity, о которой я говорила, стоит туда зайти и попробовать, как она работает она, в общем, ну, доступна нам никаких препятствий нет, она даёт точно так же, как любые языковые модели, прямые ответы на вопро.
368: Но при этом её отличие состоит вот в чем к каждому ответу прикладываются ссылки на источники. Вот, а также генерируется несколько схожих вопросов. Да, о чем ещё люди спрашивали на эту тему?
369: Для сравнения я задала один и тот же вопрос 2 системам, то есть простой чат бот в telegram и поисковой системе да опять про наш любимый, кто главный герой романа Шолохова тихий дон, и вот чат бот что-то совсем зафантазировал.
370: За галлюцинировал. Вот, а поисковая система, вот эта, она, во первых, дала нормальный ответ. И во вторых, она дала список источников, на который прямо можно перейти и увидеть подтверждение той информации.
371: Которую мы видим в ответе.
372: Вот. И последнее, наверное, раздел наш, наверное, немножко, да, задерживаемся мы. Ничего. Ну, мы, наверное, все-таки дойдём, я думаю, до конца сегодня, да, вот.
373: Вот если мы пофантазируем и предположим, какие последствия для нас будет иметь дальнейшее развитие вот того нового класса поисковой системы, о котором я говорила, который работает вместе с большой языковой моделью.
374: Во первых, хорошо известно, что если что-то не проиндексировано основными поисковыми системами, то этого для интернета однозначит, для людей, собственно, не существует, и поэтому, если в обычной поисковой системе
375: Вы бегло просматриваете выданный в ответ на ваш запрос ссылки, пока не находите нужный документ. Знакомство с веб страницей даёт возможность видеть контекст и даже заметить признаки благонадёжности или
376: Подозрительности информации.
377: Ранжирование результатов поисковой выдачи становится очень важным в нашем случае. То есть все, что попало наверх поисковой выдачи, оно будет использоваться для ответа вашей поисковой системой.
378: Конкретно и плюс большой поисковой модель, все, что ниже, оно будет просто проигнорировано и получается важность этого и так велика. Мы с вами знаем, что никто не ходит дальше 1 страницы поиска, да, вот.
379: То теперь, когда мы будем думать о том, что ответ формируется из первых 3 или 4 ссылок, ну это становится тогда супер важным и, в общем, вызывает некоторые, так скажем, опасения.
380: А правильно ли мы вообще идём в этом направлении? Персонализированные системы поиска? Мы говорили с вами об их положительных качествах, да, но у них есть и отрицательные качества. Они, в общем,
381: Создают те самые информационные пузыри, о которых все мы прекрасно знаем, когда выдаётся, когда выполняются все наши желания, требования. Но при этом мы не можем выйти за пределы, посмотреть вообще, а что-то в мире, то
382: Делается за пределами того, что нам предложила поисковая система, учитывая наши с вами интересы.
383: 4. Новые инструменты, да, которыми, собственно, являются нейросети, они требуют новых навыков. Мы вступаем в мир, в котором и зрению, и слуху, как мы с вами не раз
384: Убеждались не стоит верить реалистичность поддельных фактов, изображений видео с каждым днём будет только расти и вот частью этой новой информационной гра.
385: Грамотности, которая нам с вами нам нужна. И нашим пользователям нужна будет умение создавать качественные, быстрые чёткие промты для получения лучших результатов и
386: Не последнее место будет иметь и для библиотекарей, и для пользователей так называемый фактчекинг, то есть процесс не только проверки информации по нескольким независимым источникам, но и
387: Сравнение ответов, полученных от различных поисковых моделей, а вы, как вы видите, ответы эти будут разные.
388: Нейросети столкнулись с проблемой, о которой знает каждый библиотекарь, а именно оценка достоверности источников все-таки релевантный ответ не гарантирует ни качества, ни достоверности ну?
389: И в 1 статье я нашла информацию, что команда open eye даже задумывалась над разработкой соответствующих критериев для своих нейросетей как же все-таки это оценивать вопрос?
390: И, скорее всего, востребованность универсальной справочной службы в дальнейшем будет снижаться, даже если вы самый способный библиограф в мире, вы не можете знать или быть знакомым со всеми предме.
391: На свете для ответа на вопрос пользователя вы наверняка будете сами же искать в интернете и просматривать информацию, чтобы найти что-то, что могло бы хоть как-то помочь в поиске. Ну,
392: Так скажем прямо, новое поколение поисковых машин делает все тоже самое, только, конечно же, быстрее и лучше человека. Ну и последнее. Нет, ещё не последнее. Это не только наши.
393: Наблюдение, что сложность запросов, я думаю, все, кто связаны со справочной службой, знают сложность запросов, за последние годы существенно выросла. Каковы причины это новые технологии.
394: Поиска это увеличение количества краеведческих материалов, в данном случае в интернете, увеличение количества краеведческих материалов, которые сами библиотеки выкладывают в интернет и таким образом решают проблему.
395: Пользователей. И на сегодняшний день, конечно, пока библиограф превзойдёт поисковые алгоритмы, безусловно
396: Вот, но что будет завтра, мы с вами не знаем, но, в общем, должны к этому готовиться. В этом смысле краеведческая служба из за того, что мы с вами в начале говорили, краеведение является слабым все-таки.
397: Местом в том, что нам выдают поисковые системы и большие языковые модели, то краеведческая справочная служба немножко больше перспектив, чем у общей. Но это пока что назы,
398: Называется, пока всегда мы делаем такую оговорку. Ну и последнее. С развитием нейросетей возрастает важность Глубоких знаний. Если мы хотим остаться специалистами и двигать вперёд свою отрасль, то прежде
399: Всего мы сами должны быть умнее и больше знать в своей отрасли, чем любые инструменты, которые нам могут предложить нейросети или другие технологии.
400: И вот последнее, чем я хотела закончить, что все-таки не все, не все так плохо, да, пока руководители не научатся чётко формулировать свои задачи, мы с вами в безопасности, нейронки нас не заменят пока.
401: Спасибо большое за внимание, коллеги. Наверное, всего доброго. Мне кажется, я ответила на вопросы, которые прозвучали у вас. Спасибо, Маргарита. Маргарита Бедросовна. Спасибо большое за столь содержательное.
402: И интересное выступление. Думаю, что коллеги, кто только начинает знакомство с нейросетями, они сейчас познакомились, какие есть возможности. Это только та малая часть, о которой вы рассказали, да, то есть как бы невозможно придумать
403: Как использовать нейросети в своей повседневной деятельности, в работе? Да, я прошу прощения, хотела все-таки добавить, потому что много было вопросов по работе с изображениями. Вы понимаете, что моё выступление было изначально?
404: Направлено не на эту тему. Я думаю, ваши пожелания будут исполнены. И какой-то спикер наверняка, который работал с изображениями, с нейросетями, которые на них специализируются. И вот вам будет
405: Отдельное выступление, я думаю, это тема, которая того стоит. Да, да, мне кажется, что как раз-таки вот по тому, как нейросети использовать для генерации каких-то изображений сейчас уже очень много различных
406: И Коротких видео в интернете, да, и уже какие-то проходили семинары, вебинары и так далее. А вот именно так, чтобы массово рассмотреть нейросети для того, чтобы как работать с информацией, мне кажется, шикарный вебинар, очень много
407: Ответов на те вопросы, которых просто не было, потому что об этой возможности ты просто не знаешь. Значит, она для тебя не существует. Поэтому спасибо большое. Коллеги, после вебинара, как я уже сказала, после обеда будет рассылка
408: Будет ссылка на форму обратной связи, которую, когда вы заполните, вы получите доступ к тому самому бонусу, о котором Маргарита Бедросовна говорила сейчас перед вами QR-код на форму обратной связи, а также я хочу проанонсировать наш следующий вебинар.
409: На который мы постараемся получить ответ, является ли чтение удовольствием. Вебинар состоится 21 декабря и спикером станет Нестеренко Мария Борисовна, руководитель центра детской и юношеской книги и детских программ библиотеки рудомино, которая
410: Поделится своим практическим опытом работы регистрация на вебинар будет открыта уже на следующей неделе следите, пожалуйста, за новостями на сайте Донской государственной публичной библиотеки, а также подписывайтесь на telegram канал учусь публичкой, где мы оперативно публикуем.
411: Все анонсы вебинаров наших, а также мероприятий, которые проходят в других регионах. Спасибо большое за то, что были участниками вебинара. Спасибо большое нашему спикеру. Ну а мы прощаемся до новых встреч в эфире.