Визуализация и аугментация текстовых данных

Введение

В современном мире, где данные играют ключевую роль в принятии решений, визуализация и аугментация текстовых данных становятся важными инструментами для анализа и понимания информации. Эти методы позволяют не только представить данные в наглядной форме, но и улучшить их качество, что делает их более полезными для различных задач. Сегодня достаточно быстро генерировать большой объем расширенной, но лишенной лишнего и максимально близкой к исходному запросу в 1-5 предложений информацию.

По данной информации можно принимать определенные решения: что стоит использовать при показе продукта, стартапа, презентации. Что стоит написать, чтобы тот или иной контингент сотрудников лучше понял и усвоил предлагаемый материал с данными. Что стоит рассказать, а о чем можно промолчать. Автоматизация и даже роботизация работы с текстовыми данными и их визуализация позволяет сэкономить колоссальное количество времени на создание контента, а время уделить возможности выбирать из разных набросков, шаблонов, предложений. В будущем и сам выбор может быть автоматизирован системами принятия решений и нейросетями.

Новые возможности создания контента и развития его визуальной составляющей

Если на одностраничных сайтах 2010-2020 годов основным критерием было наличие уникальной информации, которая оформлена по правильной стилистике (этот сайт не из 2006, это — современный зеркальный дизайн), с правильной SEO-оптимизацией… То сегодня эту работу проделывают нейросетевые модели. SEO-оптимизация в поисковых системах сегодня больше зависит не от того, какую уникальную информацию придумает копирайтер или SEO-оптимизатор. Надо придумывать новые критерии качества сайтов, потому что наполнить сайт относительно качественным контентом уже сегодня можно при помощи генеративных обучаемых трансформеров.

Перечень существующих нейросетевых моделей трансформеров:

1. Transformer (2017): Оригинальная модель, представленная исследователями из Google Brain. Она стала основой для многих последующих моделей.

2. BERT (2018): Bidirectional Encoder Representations from Transformers. Эта модель была разработана Google и используется для задач обработки естественного языка.

3. GPT (2018): Generative Pre-trained Transformer. Модель от OpenAI, которая способна генерировать тексты на основе входных данных.

4. XLNet (2019): Cross-lingual Language Model. Модель, разработанная для работы с несколькими языками и улучшающая качество перевода.

5. RoBERTa (2019): Robustly Optimized BERT. Улучшенная версия BERT, которая использует более крупные наборы данных и более агрессивное обучение.

6. T5 (2019): Text-to-Text Transfer Transformer. Модель, разработанная для выполнения различных задач обработки текста, таких как перевод и генерация текста.

7. ALBERT (2019): A Lite BERT. Упрощенная версия BERT, которая уменьшает размер модели без потери производительности.

8. GPT-3 (2020): Generative Pre-trained Transformer 3. Последняя версия модели GPT от OpenAI, которая значительно увеличила размер модели и улучшила ее возможности.

9. XLM (2020): Cross-lingual Model. Модель, разработанная для работы с несколькими языками и улучшения качества перевода.

10. FlauBERT (2020): Flatter BERT. Модель, которая улучшает BERT путем изменения архитектуры и использования более плоских слоев.

Эти модели демонстрируют разнообразие и эволюцию нейросетевых моделей трансформеров, каждая из которых имеет свои уникальные особенности и применения.

Стало появляться все больше моделей, которые уже обучены на определенное количество входных параметров и которые можно дообучать и использовать в своих проектах. не работая с закрытыми черными ящиками. В целом можно работать и с черными ящиками, потому что их поддерживают и развивают за Вас.

Перечень существующих обученных моделей GPT:

1. GPT-3 (2020): Generative Pre-trained Transformer 3. Это одна из самых известных моделей GPT, разработанная OpenAI. Она имеет значительные улучшения по сравнению с предыдущими версиями и способна генерировать тексты высокого качества.

2. GPT-3.5 (2021): Улучшенная версия GPT-3, которая включает дополнительные улучшения и доработки.

3. GPT-4 (2023): Последняя версия модели GPT от OpenAI, которая значительно улучшила качество генерации текстов и ответов на вопросы.

4. ruGPT (2021): Русская версия модели GPT, разработанная Сбером. Эта модель обучена на русском языке и способна генерировать тексты на русском языке.

5. LLaMA (2023): Модель от Facebook, которая также основана на архитектуре GPT.

6. GPT-J (2023): Модель, разработанная командой EleutherAI, которая доступна под лицензией Apache 2.0.

7. Gigachat (2023): Русская модель, разработанная Сбером, которая доступна для использования через различные интерфейсы.

8. YandexGPT (2023): Модель от Yandex, которая доступна для использования через различные интерфейсы и сервисы Yandex.

9. ChatSonic (2023): Модель, основанная на ChatGPT, которая также умеет искать информацию в интернете и доступна для использования через различные интерфейсы.

10. OpenChat (2023): Открытая модель, которая при небольшом размере в 7 миллиардов параметров может неплохо соперничать с ChatGPT, по крайней мере на тестовых датасетах.

Эти модели демонстрируют разнообразие и эволюцию обученных моделей GPT, каждая из которых имеет свои уникальные особенности и применения.

Получается, сегодня будущее нейросетевых моделей, таких, какие показаны выше, уходит в 2 направления: либо нужно работать через API и нет возможности запустить модель на локальном сервере для работы без интернета, либо можно как раз запустить модель локально и делать с ней, что захочется.

Хорошим примером модели, которая открыта для такой возможности, является Mistral 7B.

Модели отличаются производительностью и результативностью, так как обучены на разном количестве входных параметров. Качество подборки этих параметров, входных датасетов является также немаловажным фактором для оценки качества работы модели. Модель, имеющую меньше входных параметров, проще запустить без использования специализированных видеокарт и ресурсов Cuda GPU.

Если еще год назад считалось, что нейросетевые модели содержат в себе «мертвое», так как не обучаются и имеют мало вариативности, то уже сейчас, когда начинаешь общаться с YaGPT 2 Pro (где в качестве генератора изображений стоит модель Kandinsky), понимаешь, что данные берутся из Интернета. Возникает совсем другая проблема — ранжируемость данных в поисковой системе (например, в Google или Яндексе) отличается от первоочередности информации, которую нейросетевая модель выдает первой на Prompt-запрос.

GAN технология против GPT

Заголовок звучит громко, но возможность менять информацию на уровне латентного вектора, подмешивая в нее определенные новые свойства, позволяет нам уже не просто генерировать новый текст по теории LLM (Large Language Models, Большие языковые модели), но визуализировать ее. Эти изображения сегодня только начинают приобретать привлекательный вид. Появляются даже можели для генерации видео, но о них пока лучше промолчать, хотя стоит внимательно следить за развитием качества создаваемого ими контента. Что касается изображений — здесь уже все довольно заманчиво.

Существующие модели для генерации изображений:

1. DALL-E 3 (2023):

   • Разработчик: OpenAI

   • Особенности: Высокое качество изображений, точная генерация на основе текстовых описаний, поддержка различных стилей и абстракций.

   • Доступ: Бесплатный доступ через OpenArt, премиум-доступ через API.

2. MidJourney (2023):

   • Разработчик: Midjourney

   • Особенности: Уникальные художественные и креативные стили, активное сообщество пользователей.

   • Доступ: Бесплатный доступ через Discord-сервер, подписка для полного функционала.

3. Stable Diffusion (2023):

   • Разработчик: Stability AI, Hugging Face

   • Особенности: Открытый исходный код, гибкость настроек, поддержка различных моделей.

   • Доступ: Бесплатный доступ через различные веб-ресурсы, такие как Hugging Face и Stability AI.

4. Artbreeder (2023):

   • Разработчик: Artbreeder

   • Особенности: Интерактивное смешивание и изменение существующих изображений, активное сообщество пользователей.

   • Доступ: Бесплатный доступ на сайте без регистрации.

5. Kandinsky 3.1 (2023):

   • Разработчик: Сбер

   • Особенности: Высокое качество изображений, вариативность пользовательского интерфейса, бесплатный доступ.

   • Доступ: Бесплатный доступ через сервисы Сбера.

6. Gerwin (2023):

   • Разработчик: Gerwin

   • Особенности: Поддержка русского языка, возможность выбора стилей и пропорций изображений.

   • Доступ: Бесплатный доступ через промокоды в Telegram или ВКонтакте.

Эти модели предлагают различные подходы и возможности для генерации изображений, удовлетворяя потребности как профессиональных художников и дизайнеров, так и любителей.

Вот примеры изображений, которые модель Kandinsky сгенерировала внутри чата YaGPT 2 Pro, уточню, что не нужно было особо выбирать картинки, можно использовать фактически каждый результат генерации:

Изображения редко бывают в этой модели с недостающим числом пальцев или с большим числом рук и ног у одной особи, однако прослеживается часто изменение пропорций, что не сильно портит общее ощущение от увиденного на картинке. Стоит отметить, что такие изображения действительно помогают увидеть больше деталей в самом тексте, для которого эта визуализация создана.

Визуализация текстовых данных

Визуализация текстовых данных — это процесс преобразования текстовых данных в графические или визуальные формы, чтобы облегчить их восприятие и анализ. Существует множество методов визуализации, которые могут быть использованы в зависимости от типа данных и целей анализа.

1. Облако слов (Word Cloud): Этот метод представляет частотность слов в виде облака, где наиболее часто встречающиеся слова отображаются более крупными шрифтами. Это помогает быстро понять основные темы и ключевые слова в тексте.

2. Тепловые карты (Heat Maps): Тепловые карты используются для визуализации частотности слов или фраз в тексте. Они показывают, как часто определенные слова или фразы встречаются в разных частях текста, что помогает выявить паттерны и тренды.

3. Временные графики (Time Series): Для анализа временных данных, таких как новостные статьи или социальные медиа, временные графики могут быть полезны для визуализации изменений в популярности тем или событий с течением времени.

4. Диаграммы связей (Network Diagrams): Диаграммы связей помогают визуализировать отношения между различными элементами текста, такими как ключевые слова или фразы. Это может быть полезно для выявления взаимосвязей и кластеров.

Аугментация текстовых данных

Аугментация текстовых данных — это процесс улучшения качества и разнообразия текстовых данных путем добавления новых данных или изменения существующих. Это может включать в себя добавление синонимов, перефразирование предложений, удаление шума и другие методы.

1. Синонимизация: Замена слов в тексте их синонимами для увеличения разнообразия данных. Это помогает избежать переобучения моделей и улучшает их обобщающую способность.

2. Перефразирование: Создание новых версий текста путем перефразирования предложений. Это может быть полезно для создания дополнительных обучающих данных или для улучшения понимания текста.

3. Удаление шума: Удаление нерелевантных или повторяющихся слов из текста для улучшения его качества и уменьшения размерности данных.

Примеры использования

Визуализация и аугментация текстовых данных находят применение в различных областях, таких как:

• Аналитика социальных медиа: Визуализация трендов и тем в социальных сетях помогает компаниям понимать настроения пользователей и реагировать на них.

• Анализ новостей: Аугментация текстовых данных позволяет создавать более точные модели для анализа новостей и выявления ключевых событий.

• Научные исследования: Визуализация научных статей и отчетов помогает исследователям быстро понимать основные выводы и результаты.

Что такое автоматизация стилей?

Автоматизация стилей — это процесс, при котором разработчики используют инструменты и методы для автоматического создания и управления стилями веб-страниц. Это включает в себя создание CSS-кода, адаптацию стилей под различные устройства и платформы, а также управление версиями стилей.

Например, в Bootstrap есть возможность выбора не столько в плане того, какой цвет использовать в кнопке, а какой — при создании формы. Идет более высокоуровневое проектирование, когда за тебя придуманы цветовые решения, все задано в тех или иных классах, грамотное применение которых не приведет к диссонансам в дизайне.

Преимущества автоматизации стилей

1. Ускорение разработки: Автоматизация позволяет значительно сократить время, затрачиваемое на ручное написание CSS-кода. Это особенно важно при работе над крупными проектами, где требуется много времени на настройку стилей.

2. Улучшение качества кода: Автоматизированные инструменты помогают создавать более чистый и структурированный код, что упрощает его поддержку и дальнейшее развитие.

3. Адаптивность: Автоматизация позволяет легко адаптировать стили под различные устройства и разрешения экранов, что делает сайт более удобным для пользователей.

4. Управление версиями: Инструменты автоматизации помогают управлять версиями стилей, что упрощает процесс отката к предыдущим версиям и контроль изменений.

Инструменты для автоматизации стилей

1. Sass (Syntactically Awesome Style Sheets): Это препроцессор CSS, который позволяет писать более структурированный и гибкий код. Sass поддерживает переменные, миксины и вложенные правила, что упрощает управление стилями.

2. PostCSS: Это инструмент для обработки CSS-кода после его компиляции. PostCSS позволяет использовать плагины для автоматизации различных задач, таких как префиксы браузеров, минификация и оптимизация кода.

3. Autoprefixer: Плагин для PostCSS, который автоматически добавляет префиксы браузеров к CSS-правилам. Это упрощает процесс поддержки старых браузеров и делает код более кроссбраузерным.

4. CSS-in-JS: Это подход, при котором стили определяются внутри JavaScript-кода. Это позволяет более гибко управлять стилями и интегрировать их с динамическими данными.

5. Tailwind CSS: Это фреймворк, который предоставляет готовые классы для создания стилей. Tailwind CSS позволяет быстро создавать адаптивные и кроссбраузерные стили без необходимости писать CSS-код вручную.

На изображении выше показан результат запроса к GAN модели Kandinsky 3.1 «Cгенерируй изображение на тему автоматизации стилей веб-приложения». Интересно то, что подобные запросы могут обрабатываться плохо, ведь GAN-модели куда проще, кажется, придумать, как из зебры сделать единорога, это она быстро сделает, например, в стиле стимпанк или киберпанк. Вопрос в том, что до этого дизайнерам еще тоже надо додуматься, а тут небольшой вариант, как это может выглядеть, уже нарисован, и далеко не синей ручкой от руки:

Но изображение выше с монитором и клавиатурой дает много информации профессионалу своего дела. Можно задуматься, что изображено на мониторе, как может выглядеть пользовательский GUI-интерфейс для автоматизации стиля. Можно помечтать о том, чего нового здесь можно придумать кроме того, что уже существует, что можно автоматизировать.

Если подобное изображение будет сгенерировано куда-то в техническое задание или проектную документацию, то на этапе малого количества идей она будет идеально конкретизировать то, что примерно может хотеть заказчик. За визуализацией и стилизацией не без помощи GAN будущее.

Примеры использования автоматизации стилей

1. Создание адаптивных макетов: Автоматизированные инструменты позволяют легко создавать адаптивные макеты, которые подстраиваются под различные устройства и разрешения экранов.

2. Минимизация кода: Инструменты автоматизации помогают минимизировать CSS-код, удаляя ненужные пробелы и комментарии, что делает код более компактным и быстрым в загрузке.

3. Управление версиями: Автоматизированные системы управления версиями, такие как Git, позволяют легко отслеживать изменения в стилях и откатываться к предыдущим версиям при необходимости.

Заключение Решение Genervis в направлении визуализации, стилизации и аугментации данных

По правилам программирования существуют принципы использования паттернов проектирования и программирования по SOLID. В кратце это можно охарактеризовать одним интересным качеством — любой продукт должен складываться из очень маленьких неповторяющихся кирпичиков, которые объединяются с другими кирпичиками для выполнения уже сложных задач. Получается, что если существуют GPT-модели, генераторы изображений с помощью GAN-технологии, то актуально на их основе строить нечто большее и внедрять эти кирпичики в более сложные процессы. В процессе проектирования более сложных систем надо обязательно пользоваться в переносном смысле принципом SOLID, то есть проектировать решение по визуализации и стилизации данных так, чтобы не возникло полной путаницы в использовании базовых модулей системы: GPT модели или сервиса по генерации изображений.

Проект по визуализации текстовых данных в настоящее время имеет несколько микросервисов-инструментов, которые объединяются в единое целостное решение для формирования цепочки действий при создании стильных одностраничных сайтов в автоматическом режиме без работы дизайнера. Рассмотрим данные кейсы-решения:

1. Генерация одностраничных сайтов из документов .doc .rtf https://genervis.ru/main.php

2. Цифровые двойники объектов недвижимости https://genervis.ru/new_flat_rent.php

3. Графики из Excel https://genervis.ru/excel_plots.php

4. Генерация презентаций из текста @‌GenervisBot

5. Ассистент Лариса, обученная на документации компании РЖД http://uchat.tfeya.ru/

6. Ассистент Лариса, обученный на базе документации RuStore http://rustore.genervis.ru/chat.php# Как работает: https://rutube.ru/video/e575c00e754f65697e3ce1ff7113f6e7/

7. Проверка юридических документов НПА http://urist.genervis.ru/

8. Ассистент-бот, работающий с аудио и текстом пользователя и выдающий картинки и текст по запросу @‌python_bitcoin_2023_dikry_bot

9. Бот на ответов на вопросы обучающихся студентов на базе нейросети и данных GeekBrains https://rutube.ru/video/5053a82488623c5afb0cff9a7b2e3087/

10. Категоризация видео и описаний к ним с помощью нейросети для сервиса RuTube Презентация: https://docs.google.com/presentation/d/1iHuJVWe9Up1YDKpp7keTAbSXld-p4RbyhABAU6EZeUY/edit?pli=1#slide=id.g3066ff1c532_0_308

11. Предсказание эффективности вложений в объекты недвижимости http://aipower.tfeya.ru Видеодемонстрация работы: https://rutube.ru/video/53a728151ad2fad95c63b950ff92073d/ Презентация: https://drive.google.com/file/d/1hc0sG-nWEYzDJz0XGn_fKMHTpxydQcf3/view?usp=sharing

12. Постинг в записи WordPress данных по промпт запросу в Gigachat. Пример, где это внедряется в качестве пилотного проекта — портал психологии https://psy.skin

Возможность поработать с продуктом пока доступна по запросу по причине дорогой стоимости серверов для поддержания бекенда к представленным фронт-частям.

Заключение

Визуализация и аугментация текстовых данных играют важную роль в современном анализе данных. Эти методы позволяют не только представить информацию в наглядной форме, но и улучшить ее качество, что делает их незаменимыми инструментами для различных задач. В будущем ожидается дальнейшее развитие и совершенствование этих методов, что позволит еще более эффективно работать с текстовыми данными.

Технологии GAN и GPT могут внедряться в более сложные алгоритмы, бизнес-процессы целых предприятий. Уже известны сервисы по генерации презентаций на основе искусственного интеллекта, оценки качества составления юридических документов. Это — довольно комплексные и уникальные-прикладные задачи, где модели надо дообучать, файн-тюйнить на конкретные прикладные случаи. Со временем здесь понадобится стандартизация и наличие определенных инструментов, фреймворка, позволяющих быстро применять технологии искусственного интеллекта на генерацию конкретного вида информации, например, технического задания, презентации для питча инвестору, должностных инструкций, проектной документации.