Философия. Введение в ИИ (курс лекций, К.В.Воронцов)/Задание 1
Материал из MachineLearning.
|
Задание заключается в том, чтобы каждую неделю размещать на сайте MachineLearning.ru одну новую статью. Ожидается, что 82 студента за 7 недель произведут 574 статьи.
С чего начать
- Прочтите MachineLearning:Инструктаж, чтобы ознакомиться с правилами и вики-разметкой.
- Статья в этой вики — либо понятие из области машинного обучения, либо название метода, алгоритма или проекта, либо фамилия учёного. Прочтите MachineLearning:Правила именования статей прежде чем приступать.
- Текст статьи можно составлять вручную или генерировать в помощью любой доступной вам LLM. В обсуждении статей Скользящий контроль и Дартмутский семинар показано, насколько просто это сделать. Там же можно позаимствовать идеи для промптов.
- Сгенерированный текст необходимо проверить и ошибки исправить. Чтобы оценить его полноту, точность, логичность, необходимо разобраться в тематике сгенерированной статьи. Удобнее всего отталкиваться от материала только что прослушанной лекции.
- В обсуждение статьи вставьте ваш промпт дословно. Если пришлось делать несколько промптов, то покажите их все. Это важно для воспроизводимости и обмена опытом.
- В начало сгенерированного текста вставьте предупреждение с названием и версией использованной вами модели:
{{well|Статья написана с использованием LLM '''Название Версия''' и проверена участником ~~~~}}
Как выбрать статью для написания
- По зову сердца. Это главный критерий. Выбранная тема должна вас, как автора, вдохновлять и мотивировать. Например, вам захотелось узнать больше, чем было рассказано на лекции. Разобраться самостоятельно в недавнем научном прорыве или новом методе. Написать красивую, понятную, содержательную статью, которую людям будет приятно и полезно прочитать.
- Второй главный критерий — статья должна быть востребована. Есть огромный список требуемых страниц. Можно выбирать из него. Можно ориентироваться на собственное понимание актуальности или научной новизны, либо проконсультироваться с лектором.
- Есть категория незавершённых статей, которые давно ждут, чтобы их улучшили или переписали заново. Такую статью надо сначала внимательно прочитать, затем подумать, чем она плоха. Плохо структурирована? Ничего не понятно? Кто-то начал и забросил? Здесь такого много. Однако к имеющемуся контенту необходимо относиться бережно. Возможно, он ценный, просто неаккуратно оформлен или давно не обновлялся.
- Есть список коротких страниц. Вы будете смеяться, но статья Искусственный интеллект очень короткая! За (почти) 20 лет никто не взял на себя смелось написать её. Теперь у нас есть LLM, которые прибавляют храбрости браться за объёмные темы.
- Есть потребность собирать научный контент новостного характера. Например, вышла статья по ИИ, быстро получившая резонанс в соцсетях или блогах исследователей. С помощью LLM можно сгенерировать её реферат на русском языке, популярно объясняющий самую суть, добавить иллюстраций из статьи и полезных ссылок.
- В программе курса много ссылок на статьи, которые ещё не написаны или требуют доработки. Над ними можно начинать работать, отталкиваясь от материала лекций.
Каких принципов придерживаться в своей работе
- «Мы называемся школой танцев, но мы не учимся — мы танцуем» (с) Михаил Щербаков, сочинитель песен.
Мы не учимся, не отрабатываем навык, не сдаём курс (это не цель, а побочный результат), а
- создаём полезный людям информационный продукт,
- оживляем старый проект, у которого всё ещё много активных пользователей,
- отрабатываем технологию автоматического наполнения информационного портала профсообщества.
Как избежать конфликтов при совместной работе
- Вики выделяет красным ссылки на ненаписанные статьи. Если статья уже есть, ссылка будет синей.
- Каждый студент фиксирует в таблице ниже статьи, которые он взял в разработку.
- Прежде чем выбрать статью, убедитесь, что её не взял кто-то другой, и что на ресурсе нет дублирующей статьи с другим, но похожим, названием.
- У одной статьи может быть много названий-синонимов. Для синонимов можно создавать статьи-перенаправления.
- Изредка одна аббревиатура означает несколько совершенно разных методов, например LDA. Будьте внимательны!
- Можете использовать свою страницу участника (или её подстраницы) в качестве песочницы, потом готовый контент переносить в основную статью, над которой работаете. У вас всегда будет запасная копия под рукой.
- Имеет смысл создать страницу участника, чтобы не только представиться, но и написать пару слов про ваши интересы в области МОИИ, сделать расширенный список статей для доработки, поделиться своим опытом промптинга для создания научных статей, и.д. (примеры страниц участников: Участник:Vokov, Участник:Strijov).
Что делает человек, если контент создаёт LLM
- Думает над тем, как сделать контент максимально полезным для других людей. Тем самым проявляет эмпатию.
- Вынашивает идею, формулирует своё целеполагание в форме промпта для LLM.
- Проверяет результат и несёт за него ответственность.
- Добавляет свой контент, иллюстрации, делает контент интереснее.
- Создаёт смыслы, структуры, взаимосвязи (с помощью внутренних и внешних ссылок, категоризации).
- Повышает связность проекта, добавляя ссылки на новые статьи в старые статьи, где они уместны.
Как оценивается работа по созданию статьи
Оценка по 5-бальной шкале складывается из пяти бинарных факторов (да=1, нет=0):
- я (мотивированный читатель, лектор, проверяющий, эксперт в AI/ML) узнал что-то новое, это было не банально
- я не зря потратил время на чтение, появились собственные мысли или желание обсудить
- я заинтересовался, возникло желание пройти по ссылкам, чтобы глубже исследовать тему
- я не увидел следов LLM, такое мог бы написать эксперт, при этом в обсуждении статьи приводится промпт для LLM
- я дочитал до конца
Подумайте сами, как увеличить дочитываемость у мотивированной целевой аудитории; каковы оптимальные балансы между краткостью и содержательностью, простотой и сложностью, популярностью и академичностью.
