Всем привет. Последний месяц я в составе сообщества поклонников одной компьютерной игры активно экспериментирую со stable diffusion. И на основе этого у меня сложилось впечатление, как можно было бы улучшить ChatGPT.
Во-первых, это богатство настроек. Поскольку SD это опен сорс, то там можно настроить буквально все что угодно - количество итераций, размер картинки, степень похожести картинки на другую картинку и так далее. Очень не хватает схожих настроек для чатгпт - например, отдельно указать тематику, размер желаемого текста, степень его подробностей и так далее.
Во-вторых, не хватает дообучения ИИ под себя. Мы взяли базовую модель SD и научили ее генерировать персонажей из игры. Было бы тоже хорошо, если бы чатгпт можно было дообучить, например, на каких-то текстовых материалах или на программном коде, чтобы он писал тексты/код в нужном стиле / на нужные темы.
В-третьих, не хватает стыковки чатгпт с другими системами. В SD можно включить плагины типа openpose и inpaint, которые могут решать дополнительные задачи с использованием дополнительных моделей. В чатгпт этого нет. На днях там появилось API, так что, возможно, эту проблему начнут решать.
Ну и последнее - не хватает open source аналога. Чтобы действительно можно было запустить на локальной машине и делать все что угодно. Чтобы можно было загрузить весь массив кода программы и попросить дописать к ней модуль. Чтобы можно было делать и расшаривать модели, которые лучше натренированы на математических задачах, или на написании художественных текстов, или на обработке научных исследований, или на поиске информации в интернете. Пока что чистый чатгпт можно использовать на небольшом числе задач - вроде написания небольших текстов или небольших фрагментов кода. Это уже очень круто, но потенциал явно не используется на 100%. А вот в SD у меня есть ощущение, что используется весь потенциал.
Во-первых, это богатство настроек. Поскольку SD это опен сорс, то там можно настроить буквально все что угодно - количество итераций, размер картинки, степень похожести картинки на другую картинку и так далее. Очень не хватает схожих настроек для чатгпт - например, отдельно указать тематику, размер желаемого текста, степень его подробностей и так далее.
Во-вторых, не хватает дообучения ИИ под себя. Мы взяли базовую модель SD и научили ее генерировать персонажей из игры. Было бы тоже хорошо, если бы чатгпт можно было дообучить, например, на каких-то текстовых материалах или на программном коде, чтобы он писал тексты/код в нужном стиле / на нужные темы.
В-третьих, не хватает стыковки чатгпт с другими системами. В SD можно включить плагины типа openpose и inpaint, которые могут решать дополнительные задачи с использованием дополнительных моделей. В чатгпт этого нет. На днях там появилось API, так что, возможно, эту проблему начнут решать.
Ну и последнее - не хватает open source аналога. Чтобы действительно можно было запустить на локальной машине и делать все что угодно. Чтобы можно было загрузить весь массив кода программы и попросить дописать к ней модуль. Чтобы можно было делать и расшаривать модели, которые лучше натренированы на математических задачах, или на написании художественных текстов, или на обработке научных исследований, или на поиске информации в интернете. Пока что чистый чатгпт можно использовать на небольшом числе задач - вроде написания небольших текстов или небольших фрагментов кода. Это уже очень круто, но потенциал явно не используется на 100%. А вот в SD у меня есть ощущение, что используется весь потенциал.
Чего не хватает в ChatGPT по опыту использования Stable Diffusion
Всем привет. Последний месяц я в составе сообщества поклонников одной компьютерной игры активно экспериментирую со stable diffusion. И на основе этого у меня сложилось впечатление, как можно было бы...
habr.com