Uruchomienie bloga zostało sfinansowane przez społeczność ❤️
Możesz wspierać jego istnienie przez Patronite i Suppi.

Zapraszamy na Patronite i Discorda 🤗

Zdecydowaliśmy o uruchomieniu konta na Patronite. Dzięki Waszym subskrypcjom będziemy mogli organizować comiesięczne webinaria, dyskutować wspólnie na Discordzie, a przede wszystkim publikować częściej.

Wszystkie posty

AI poisoning: jak podważać skuteczność i jakość narzędzi AI

AI poisoning: jak podważać skuteczność i jakość narzędzi AI
Sir Mewlington Von Pissbreath to kot, który nosi cylinder, mówi po kantońsku i lubi słodycze - tak przynajmniej jeszcze w lutym informowało Google AI Overviews. Ograniczenia systemów AI można dość łatwo udowodnić, a modelami nieraz skutecznie manipulować za pomocą zatruwania danych treningowych albo przejmowania kontroli nad promptami. Trudno jednak takie metody uznać za formy oporu przeciwko eksploatacji twórczości czy zalewaniu internetu przez maszynowy slop. Czytaj dalej

Jak zbudować historyczny model językowy odporny na anachronizmy?

Jak zbudować historyczny model językowy odporny na anachronizmy?
Kolejny projekt modelu językowego z wczesną datą odcięcia wiedzy (1913 rok) ma charakteryzować się wysoką odpornością na posługiwanie się językiem współczesnym i obecność anachronizmów w generowanych odpowiedziach. Niestety, za efektywność językową i skuteczność w codziennej pracy z modelem odpowiada też jego wielkość, a wciąż nie mamy dostępu do odpowiednio obszernych i gotowych do wykorzystania historycznych danych treningowych, pozwalających budować naprawdę duże modele. Czytaj dalej

Benchmark PUMA: Malczewski, Wiedźmin i pomidorowa w testach modeli multimodalnych

Benchmark PUMA: Malczewski, Wiedźmin i pomidorowa w testach modeli multimodalnych
W benchmarku sprawdzono modele pracujące z tekstem, dźwiękiem i obrazem na 900 dość złożonych zadaniach odnoszących się do polskiej historii, kultury i życia codziennego. Czołowe modele uzyskały w tym teście w miarę dobre wyniki, polskie mogły być testowane tylko w niektórych kategoriach, a i tak poradziły sobie słabo. Okazuje się, że samo dostrojenie modelu do polskiego kontekstu kulturowego nie wystarcza. Może zamiast pracować nad modelami ogólnego przeznaczenia, lepiej rozwijać te specjalistyczne, dostosowane do niszowych zadań w polskiej administracji, nauce czy sektorze dziedzictwa? Czytaj dalej

Jak bez Pangrama rozpoznać tekst akademicki wygenerowany przez AI?

Jak bez Pangrama rozpoznać tekst akademicki wygenerowany przez AI?
Czy da się rozpoznać tekst wygenerowany przez AI bez korzystania z detektora? Być może czasem wystarczy uważnie przeczytać pracę i dobrze znać wykorzystane w niej źródła. Analiza przypisów, rozpoznanie nieporadnych tłumaczeń i wykrycie oraz zbadanie konstrukcji parafraz może dostarczyć więcej informacji niż automatyczna detekcja, z którą - jak się okazuje - wciąż są duże problemy. Czytaj dalej