rPman

Добавлю, на основе нейросети, создали специальное (сложное) приложение chatgpt. которое позволяет подключать плагины, являющиеся источниками данных (подробно как именно openai обслуживает плагины не известно, есть только общие слова, так как решением о том когда вызывать плагин и какие данные в него слать принимает сама модель, но в этом и был смысл, ты не разрабатываешь приложение - ты описываешь его а модель сама разбирается по словесному описанию, как этим пользоваться).

Плагин это буквально классическое приложение с api, к которому будет обращаться chatgpt для наполнения данными вконтекст беседы (он тупо вставит возвращенные данные в беседу, но не покажет этого).

Таким образом chatgpt не только использует свою/свои большие языковые модели как память, но и позволяет использовать внешние источники информации причем максимально свободным образом, так будто там сидит человек и читает все что написано клиентом и разработчиком плагина и делает запросы.

p.s. напомню, gpt от openai и некоторые другие, могут одинаково хорошо работать как со структурированными данными так и со свободным текстом (ты можешь им json файлы слать, добавив к ним в начало выдержки из документации по их использованию) и попросить в ответ так же давать json, который уже можно будет отправлять 'тупым и устаревшим' приложениям, не умеющим думать но идеально отрабатывающим запросы в бд.

Над решением задачи галлюцинаций на текущий момент работают лучшие умы планеты, красивого решения нет но специалисты из OpenAI говорят что считанные годы и проблема будет решена.

В идеальном случае тебе действительно нужно подготовить идеальные данные. Но к сожалению, особенность нейросетей такова, что помимо верных данных, тебе нужны граничные с ними неверные. Именно неверные данные (помеченные как ошибочные, в терминах llm например спец токеном или встроенным в алгоритм механизмом, либо давать группу токенов которые текстом будут сообщать об ошибке или отсутствии информации) позволят нейронной сети давать верные ответы.

Это особенность любых нейросетей можно представить так, твои обучающие данные это точки, которые ты в слепую бросаешь на ось, а область верных утверждений это отрезок. Если ты будешь пытаться определить отрезок 'бросая' только точки внутри отрезка, алгоритм сможет проводить разделение верно/неверно в любом месте за пределом этих точек, ведь любой такой вариант будет непротиворечив. А значит когда нейросеть попадет в ситуацию, не прописанную напрямую в обучающей выборки (то чего ы и хотим добиться) она будет предлагать варианты за границей нашей реальной правды, думая что линия правды дальше

Эти и другие задачи, решаемые с помощью chatgpt, требуют использования технологии под названием prompt engineering (пора, я думаю, тег на хабре добавлять, чем это хуже какого-нибудь c++ или lisp?).

Красивого решения нет но один из способов, делать предварительный запрос вида - 'является ли тематика следующего вопроса медицинской, ответь да или нет:', и проанализировав этот ответ можно выдавать плашку или делать уже прямой запрос.

Для классификации можно использовать более простые языковые модели, включая открытые, которые будут хоститься на твоем железе, правда их использова уже не так просто но что не сделаешь ради экономии.

гуглить: stable diffuson webui
Клонируешь с github, читаешь доку, запускаешь батник (если видяха nvidia 3гб ram то добавь ключ --lowvram), если видяхи нет или она совсем плохая, то ключ --use-cpu auto и смотри вывод может какие еще ошибки полезут (там подскажет что надо).
Если запустится без ошибок, то интерфейс открывай в браузере (адрес оно в консоли напишет)

подробно https://habr.com/ru/company/selectel/blog/712316/

Нудсы вроде бы рисует и оригинальная сетка, можешь загрузить модели от сюда civitai.com там народ выкладывает свои дообученные модели, если говорить не про 18+ мне понравилась dreamlikePhotoreal20

Осторожно, сеть генерит тонны кринжа. Лишние конечности, страшные морды, может легко пригнорировать запрос или его часть (мне кажется там от сида зависит, если его фиксировать и менять запрос, баги иногда сохраняются).

Коротко про текстовый запрос:
* только английский
* (часть фразы:вес), вес число меньше больше 1, десятичная точка, больше, например 1.1 выше важность условия, ниже - соответственно ниже
* количество чего-либо можно указать числом 2box, 3girl и т.п.
* старайся описывать все содержимое картинки, иначе сеть придумает за тебя (она и при описании может проигнорировать, но результат качественнее получается)
* управление позой, левая/правая рука, полный вид или только лицо и прочее - контроль отсутствует, заставить сеть генерировать людей которые что то делают кроме как 'сидят стоят или идут'.. сложно, иногда что то получается

p.s. поковырял inpainting режим, позволяющий указать исходную картинку, маску замены и текстовое описание, что в эту маску попадает (лучше всю картину описывать) и на что должна сеть заменить. Т.е. можно закрасить маской машину на дороге, описать что вместо нее должно быть и сеть заменит машину на это.

Ради прикола, исполнил свою детскую мечту - сеть может раздеть человека на фото, просто выделив одежду приблизительной маской, на попытки можно потратить тьму часов но результат реальный.

p.p.s. если тебе нужны нудсы, не мучай себя, зайди на порносайты, гугли порно картинки, тем же duckduckgo (там safe search отключается без регистрации)