Большие языковые модели, рекомендательные системы и общество

0:00

Валентин Коськов представляет Екатерину Вайнберг, эксперта по искусственному интеллекту и стартапам, победителя лидеров России в номинации "Финтех".
Екатерина рассказывает о своей языковой модели "Гига Чат", которая является ответом на зарубежные аналоги и может общаться текстом, рисовать картинки и помогать с подготовкой презентаций.
Модель была создана на основе других разработок, таких как "Кандинский 2.2", и может работать в нескольких ипостасях.

2:55

Создание языковой модели является стратегической разработкой, позволяющей решать различные задачи с учетом культурных и российских особенностей.
Модель "Гига Чат" может работать с картинками, что делает ее более универсальной по сравнению с другими моделями.
Использование модели "Гига Чат" позволяет ей обучаться на пользовательских действиях и взаимодействиях, что делает ее еще более умной.

6:49

Екатерина предполагает, что в будущем большие языковые модели будут способны выполнять работу в различных информационных кластерах, что приведет к созданию большого искусственного интеллекта.
Большие языковые модели могут удивить нас новыми возможностями и взаимодействиями между собой, что приведет к машинному взаимодействию и уменьшению роли человека в этом процессе.

11:43

Видео обсуждает концепцию искусственного интеллекта и его влияние на взаимоотношения между людьми.
В прошлом, люди были основными акционерами и принимали решения, но с развитием технологий, искусственный интеллект стал третьим акционером, который также может принимать решения.
Это может привести к изменению концепции мышления о том, кто является центром мира.

15:41

Видео обсуждает, готовы ли люди передать принятие решений на сторону машины.
Отмечается, что технологии развиваются экспоненциально, и в будущем, возможно, люди не смогут понять, что происходит вокруг них.

26:29

Рекомендательные системы могут использовать контекстные данные, такие как местоположение пользователя, погода и другие факторы, чтобы предлагать более точные и релевантные рекомендации.

30:23

Рекомендательные системы появились для того, чтобы помочь пользователям выбрать из огромного разнообразия музыки, фильмов, книг и других товаров и услуг.
В будущем рекомендательные системы будут стремиться экономить время пользователей и расширять их кругозор.

Ключевые темы и таймкоды