Как использовать нейросети для создания схем и графиков

Как установить Telegram-бот Stable Diffusion

После сбора данных нейросеть обучалась на GPU — сервере с графической картой для сложных операций. Обучение проходило по следующему принципу: система задействовала технологию CLIP (Contrastive Language–Image Pre-training) — генерацию готовой композиции в один этап. Для сравнения, обычно создание изображения происходит послойно: начинается с фона и заканчивается объектом. CLIP же позволяет строить ассоциативные ряды между словами и изображениями. Обучение Stable Diffusion продолжается — это помогает усовершенствовать нейросеть.

После DALL-E 2 компания Сбер выпустила нейросеть ruDALL-E. Она обладает схожим функционалом, однако ее отличительная особенность — это разнообразие стилей российских и советских художников: например, можно сгенерировать изображение в стиле Казимира Севериновича Малевича и Василия Ивановича Сурикова.

Нейросети перерабатывают терабайты данных и со временем выполняют поставленные задачи всё лучше. Раз за разом предлагая анализировать, генерировать и прогнозировать информацию по запросу, пользователь может обучить сеть выдавать нужный результат с наименьшими затратами времени.

Чтобы бизнесу обрести помощника в виде нейросети, нужно разобраться, что это. Предположим, что человеческий мозг — это компьютер. Он содержит огромное количество «проводов» и «переключателей», которые соединяют различные части и помогают думать и запоминать. Эти «провода» и «переключатели» — нейроны. Во время мыслительного процесса и запоминания эти нейроны соединяются по-новому, за счёт чего происходит запоминание и обучение.

– по направлению распространения информации можно выделить сети прямого распространения и рекуррентные. Прямые чаще применяются для распознавания образов, кластеризации и классификации информации. Они не могут перенаправлять данные и работают в одну сторону — ввели запрос и сразу получили ответ. Рекуррентные сети «гоняют» информацию туда и обратно, пока не появится конкретный результат. За счёт эффекта кратковременного запоминания они дополняют и восстанавливают информацию. Такие сети очень востребованы в прогнозировании;

Для презентации исследования нам нужно представить данные опроса в виде графика. Допустим, мы хотим отобразить зависимость частоты использования нейросетей от цели. В Excel или Google Таблицах можно создать график только с одним показателем, а заниматься этим вручную долго и утомительно.

В бесплатной версии нейронка обработает до 15 запросов от пользователя. Для начала работы нужно загрузить файл или вставить ссылку на Google Таблицы и написать запрос — можно по-русски, но бот будет отвечать по-английски. Вместе с ответами Julius AI показывает код, который привёл его к такому результату. О том, как писать корректные промты, чтобы получать лучший результат мы писали в отдельной статье.

Имея на руках данные в табличном виде, можно без труда создавать простые графики самостоятельно в Excel. Но если данные не отсортированы, или их очень много, работать с ними вручную и гибко настраивать внешний вид их представления затруднительно. Сейчас нейросети визуализируют данные не идеально, но это лишь вопрос времени, когда они станут незаменимым инструментом по работе с ними.

Трудности при работе с нейросетями

– конкуренция с людьми за рабочие места. В тех случаях, когда квалификация специалиста не особенно важна, сети могут заменить человека. Под удар попадают копирайтеры, иллюстраторы, дизайнеры, программисты. Это не значит, что у людей есть повод для паники, скорее это причина для профессионального роста и развития. Но повод, чтобы задуматься, серьёзный;

Также в ChartAI есть режим Chart Interpreter, в котором нейросеть выдаёт письменный анализ графика. Режимы можно переключать левой кнопкой в строке набора. Пробный период у ChartAI включает в себя 100 запросов. Кроме классических столбчатых и круговых диаграмм нейросеть может создать тепловую карту, интеллект-карту и диаграмму Ганта.

Эта нейросеть тоже работает как чат-бот. После загрузки табличных данных GraphMaker AI предлагает пользователю варианты запросов. Если таблица представляет собой результаты опроса, то нейросеть предложит определить самый часто встречающийся ответ или составить гистограмму зависимости одного показателя от другого. Если ни один вариант не подходит, можно ввести свой запрос — по-русски или по-английски.

Представим, что нам нужно написать курсовую про то, как молодые люди используют нейросети. Для этого мы провели опрос, где респонденты указывали свой возраст, а также отмечали, как часто и для чего они пользуются нейросетями. Мы получили 150 ответов и занесли их в таблицу.

Julius AI после запроса «Сделай график зависимости частоты использования от цели использования» предложил сделать более сложный график. Он отображает все три показателя сразу — и потому наиболее наглядно представляет результаты опроса. Переводить информацию из текстового формата в числовой не пришлось: нейросеть сделала это сама, у неё ушло около минуты.

Еще, у нейросетей есть заметный потенциал, если использовать их в связке. К примеру, когда один ИИ собирает или обрабатывает данные, а другой рисует много графиков или объясняет их сжато. В таком случае работу над визуальным представлением данных можно автоматизировать и заметно ускорить.

В ChartAI нельзя загрузить табличные данные, так что сначала пришлось провести расчёты в таблице с ответами. По полученным числам нейросеть сделала график в формате диаграммы Ганта — и добавила в легенду даты. Убрать их в инструменте не удалось, но можно отредактировать изображение самостоятельно.

На начальном этапе обучения сети сотрудники Stability AI отобрали изображения с метаданными — дополнительной информацией (например, подписью под картинкой на сайте) — и сформировали пул графических данных. Они использовали подмножество из крупного сета LAION-5B, в который входит около 5 000 000 000 изображений из интернета. Большая часть картинок взята с сайтов Getty Images, DeviantArt и Pinterest — благодаря этому Stable Diffusion может применять стили современных художников.

ChartAI ChartAI

Этот инструмент работает на модели GPT-4. Здесь не получится загрузить файл или ссылку с таблицей, как в двух предыдущих случаях. Можно ввести собственные значения или воспользоваться режимом Google Search — тогда нейросеть сначала найдёт информацию по запросу, а потом отдельным сообщением представит её в виде графика.

В основе Stable Diffusion лежит техника латентной диффузии — когда в процессе генерации система находит знакомые формы среди большого пула изображений, а затем фокусируется на них при совпадении с запросом. Как нейросеть узнает формы? Этот «навык» она получает в процессе обучения и тренировки.

Искусственный интеллект — понятие более широкое. Оно включает в себя не только нейронные сети, но и другие методы обработки информации, в том числе экспертные и логические программы. Нейронные сети — один из видов искусственного интеллекта. Их отличительная особенность — обучение и адаптация в основе алгоритмов.

Нейросеть — это компьютерная система, которая имитирует работу нейронов в мозге человека. Она состоит из множества «нейронов», соединённых между собой и передающих информацию по цепочке. Нейросети используются во многих сферах для решения различных задач, в том числе для распознавания образов, обработки речи и прочего.

Это чат-бот с генеративным искусственным интеллектом, который создан для анализа и визуализации данных. Julius AI может рассчитать среднее значение одного из показателей, отсортировать данные, сделать матрицу или график в формате GIF или PNG. Разработчики предлагают использовать его для научных и маркетинговых исследований в области медицины и экономики.

Этап, который следует после обучения ИИ — тренировка. Она проходит по следующему сценарию: сначала нейросеть использует знакомые ассоциации, которые были получены в результате обучения, и анализирует соотношения пикселей определенных цветов в пуле известных ей изображений. После этого она формирует окончательный вариант изображения, которое соответствует запросу. Так же, как и обучение, тренировка Stable Diffusion происходит на постоянной основе.