Как правильно составлять запросы для нейросетей: формулы, шаблоны и примеры

Примеры промтов

Промт-инжиниринг называют профессией будущего. Мы уже понимаем, что без нейросетей никуда, а значит стоит уже сегодня присмотреться внимательно к такому навыку, как составление промтов. От формулировки запроса зависит слишком многое, а именно – результат. И вот несколько шаблонов, которые попадают прямо в нужную цель.

SEO-специалисты и маркетологи при работе с Гигачат могут использовать промты «Составь 5 SEO-оптимизированных названий для поста в блоге о…», «Какие самые популярные фразы люди используют для поиска…в Google?», «Напиши 10 креативных слоганов для…».

Блогерам будут полезны промты «Дай мне 5 идей для постов на тему…», «Напиши короткий пост (до 1000 символов) про…», «Предложи идеи, как улучшить блог о…». И абсолютно каждому пригодятся запросы «Нарисуй», «Переведи», «Посоветуй», «Как приготовить».

На что способен ИИ в модных брендах и компаниях

Анализировать и предсказывать тренды

Системы искусственного интеллекта способны обрабатывать огромный объем неструктурированных данных, в том числе фото, видео, аудио контент или поведение пользователей в соцсетях. При этом современные нейросети самостоятельно формируют модель исследования на основе предложенных данных. Чаще всего основные задачи ИИ в fashion-сфере состоят в обработке образов.

Нейросеть находит скрытые закономерности, которые невозможно выявить с помощью простых алгоритмических способов. Другими словами, если в массиве данных есть какая-то закономерность, то ИИ ее обнаружит. Собирая информацию из различных источников, таких как блоги о моде, платформы социальных сетей, сайты онлайн-торговли и глобальные модные ивенты, нейросеть отлично справляется со сравнительным анализом полученных данных. Анализ данных распространяется на многие элементы, включая цветовые схемы, стили, выбор тканей и даже региональные модные предпочтения. Так, Edited и WGSN, два крупнейших агентства по прогнозированию тенденций, используют ИИ для анализа данных с сайтов электронной коммерции, показов мод и социальных сетей, предоставляя полезную информацию брендам по всему миру.

Бренд Zegna вывел рекомендации на основе искусственного интеллекта на совершенно новый уровень, предлагая продукты и одежду своей клиентуре. Для достижения этой цели бренд объединил опыт сотрудников своих магазинов с системой рекомендаций на базе искусственного интеллекта. Эта продвинутая система включает в себя 3D-конфигуратор, способный создать ошеломляющие 49 миллиардов потенциальных комбинаций нарядов. Это как иметь личного стилиста высокой моды с бесконечным набором возможностей.

Оптимизировать и ускорять процесс производства одежды

Искусственный интеллект можно использовать для оптимизации большей части производственного процесса путем создания цифровых образцов. Сегодня ИИ активно включают в процесс создания оригинальных принтов и моделей одежды.

В декабре 2022 года в Гонконге состоялся показ Fashion X AI, где были представлены 80 нарядов, созданные с помощью программного продукта AiDA (от англ. AI-based Interactive Design Assistant — интерактивный помощник по дизайну на основе искусственного интеллекта). Этот инструмент был создан в Лаборатории искусственного интеллекта в дизайне (AidLab) на базе Британского Королевского колледжа искусств (RCA) и Гонконгского политехнического университета. Руководит проектом профессор моды Кэлвин Вонг. По его словам ИИ «содействует вдохновению дизайнеров», предоставляя всевозможные комбинации и цифровые прототипы на рассмотрение дизайнеров, что в конечном итоге ускоряет процесс проектирования от первого эскиза до подиума.

AI МОЖНО ДОВЕРЯТЬ?

Отчасти ДА! За базу модных знаний в интеллекте отвечали лучшие эксперты в fashion-индустрии. Они сгружали информацию о сочетаниях, трендах, стилей за всю нашу историю существования. Анализируя эти базы, ИИ предлагает свежие комбинации аутфитов. Но некоторые из них выглядят очень эпатажно и необычно, можете судить сами:

Голландский бренд одежды G-Star RAW представил свету новую коллекцию, дизайн которой полностью сгенерировала нейросеть MidJourney. Этот случай считается первым, когда нейросеть стала дизайнером выпущенной одежды без вмешательства стилистов. Одежда уникальна каждым элементом в дизайне: сверх объемные рукава, пояса, сложные отстрочки ткани, выпуклые части и ассиметричный крой. Вся одежда была изготовлена из самого практичного и базового материала – джинсы, но в современной интерпретации ткани. Цель проекта – продемонстрировать, насколько искусственный интеллект может быть полезным в модной индустрии. Однако сейчас эта одежда больше напоминает образы будущего, и на повседневной основе они будут выглядеть вычурно и экстравагантно.

Фото сгенерировано нейросетью MidJourney. Коллекция бренда G-Star RAW

Фото сгенерировано нейросетью MidJourney. Коллекция бренда G-Star RAW

Фото сгенерировано нейросетью MidJourney. Коллекция бренда G-Star RAW

Фото сгенерировано нейросетью MidJourney. Коллекция бренда G-Star RAW

Например, дизайнер Алена Ахмадуллина (одна из первых сделала ставку на цифровую моду в 2020 году), недавно представила линейку одежды, сгенерированную умным интеллектом.

«Для нас характерна тема „эскапизма“, ухода от реальности в сказочный мир или метавселенную. Работа с ИИ стала интересным экспериментом, который мы продолжим в других форматах. Когда я еще год назад читала в тренд-аналитике о том, что бренды будут использовать ИИ для создания коллекций, поверить в это было сложно. А сейчас это уже наше настоящее», — прокомментировала проект изданию Mainstyle дизайнер Алена Ахмадуллина.

Источник фото: Alena Akhmadullina

Источник фото: Alena Akhmadullina

Источник фото: Alena Akhmadullina

Может ли ИИ оставить человека без работы в будущем?

Узнали мнение экспертов на встрече HeadHunter

Читать далее

Нейросети отлично справляются как с творческими, так и с аналитическими задачами. В продажах в сфере моды интеграция нейросети особенно релевантна. Потребители иногда теряются среди огромного количества брендов и их аналогов, не могут определиться с выбором вещи. Искусственный интеллект Lamoda решил эту проблему. Компания внедрила в приложение «умный поиск». 

Пользователю дается выбор из несколько позиций одежды. Он должен выбрать то, что ему понравится больше всего. На основе этого поисковая система будет предлагать похожие варианты одежды в одинаковом стиле, сочетающиеся между собой. Такая опция позволяет одеваться стильно без стилиста, не тратя на это уйму времени. 

Искусственный интеллект направлен на упрощение нашей жизни и повседневных задач. Модная индустрия – поле для тестирования искусственного интеллекта, где только положено начало масштабной творческой работы. Но наблюдать за этим уже интересно!

Фото на обложке:

Почему они общаются на обычном языке? А как же API?

Раньше нейросети действительно работали друг с другом при помощи API — отправляли запросы в служебном формате и отвечали на них в таком же виде. Это не похоже на обычный язык — просто наборы строк, чисел и зашифрованных данных для работы нейросети.

Теперь языковые модели развились настолько, что нейросети могут общаться на человеческом языке, например английском, как в случае с DALL-E и ChatGPT. Вполне вероятно, что российские нейросети тоже могут переговариваться на русском языке. В интернете уже давно есть ролики о том, как голосовые помощники говорят и спорят друг с другом.

С современными темпами развития нейросетей можно предположить, что в будущем нейронкам действительно станет проще общаться друг с другом на обычном языке, а не с помощью машинных команд. Если так пойдёт и дальше, то будет очень интересно посмотреть, как у них происходит взаимодействие на самом деле.

Маркетинг и продвижение проекта

Ещё одна неотъемлемая часть любого запуска — его продвижение. Чтобы рассказать пользователям о нашей акции, мы пользовались как внутренними, так и внешними каналами.

In-app коммуникации — 50%

На главном экране приложения hh.ru показывали пользователям карточку, а в профиле соискателя повесили баннер.

Push-уведомления — 30%

Мы сегментировали базу на небольшие группы в зависимости от карьерных задач соискателей.Пуши отправляли только тем, кто по профессиональным ролям подходил под ЦА проекта.

Email-рассылки — 10%

В маркетинговые письма мы тоже добавили немного атмосферы и дизайна от нашего проекта. Вместо стандартного простого дизайна использовали кастомный дизайн и структуру.

Регистрация – и поехали: тест-драйв GigaChat

Доступ к нейросети – по приглашению в Telegram. На канал GigaChat подписано почти 240 тысяч, а ссылки раздают не всем. По 5-10 тысяч приглашений разово, но регулярно. Кто успел – тот получил. Не с первого, так с десятого раза можно попасть. Из последних новостей – со дня на день GigaChat смогут использовать все подписчики канала. Пока бесплатно.

По рекомендации чат-бота откроем гайд, на странице которого нас сразу предупредили, что сильной стороной GigaChat являются творческие задачи – например, рекламный текст или письмо о любви. А с точными ответами пока не очень. Насколько не очень, сейчас проверим.

ChatGPT

️ Сервис недоступен в России

Эту нейросеть сделала та же команда, что и Dall-e, поэтому работает она так же круто. Это текстовый чат, который можно вести с нейронкой, но её отличие от всех остальных в том, что она может понимать контекст.

Например, ей можно сказать: «Представь, что ты получаешь Нобелевскую премию по химии и тебе нужно написать вступительную речь, а в ней указать на потепление климата». И ChatGPT это сделает — напишет связный текст и упомянет в нём нужные факты.

У неё можно спросить даже, как починить код, или попросить её написать алгоритм сокращения строк на Python — и на выходе получится готовый код. Насколько он рабочий — вопрос открытый.

Нейросеть понимает пока только английский язык, поэтому пример тоже на английском — в нём нейронку спросили, как лучше всего рассказать соседям о себе. Пелевинские фантазии о креативном доводчике уже в буквальном смысле воплощены в жизнь:

Как получить доступ к нейросети

Среди нейросетей, пишущих тексты, самой простой для начала работы является YaGPT. Она интегрирована в голосовой помощник Алиса как навык «Давай придумаем», а потому доступна на большинстве умных устройств. Так, на смартфоне вам нужно:

1. Установить приложение Яндекса.
2. Запустить программу и нажать фиолетовую кнопку для вызова виртуального ассистента.
3. Попросить Алису запустить навык «Давай придумаем».

YaGPT работает как отдельный навык Алисы

Получить доступ к ChatGPT будет так же легко, если вы живете не в России. В нашей стране нейросеть не работает, но выход есть:

1. Активируйте VPN.
2. Откройте сайт chat.openai.com и нажмите «Sign Up» для создания аккаунта.
3. Выберите регистрацию при помощи аккаунта Google.
4. Заполните короткую анкету, указав имя, фамилию и дату рождения.
5. Укажите приобретенный номер на сайте ChatGPT.
6. Вернитесь на сайт покупки виртуального номера и скопируйте код подтверждения, а затем вставьте его в соответствующее поле на chat.openai.com.

Для регистрации на сайте OpenAI нужно купить зарубежный номер, но это недорого

Сложнее всего получить доступ к GigaChat, поскольку эта нейросеть находится в стадии разработки. Регистрация закрыта, но вы можете попытать счастья, воспользовавшись следующей инструкцией:

ГигаЧат от Сбера работает в режиме ограниченного доступа

Итак, в случае с GigaChat от Сбера вам придется полагаться на удачу, в то время как остальные нейросети для написания текстов имеют открытый доступ, пускай и с некоторыми оговорками.

Что такое Midjourney

Midjourney — сервис на базе алгоритмов искусственного интеллекта, с помощью которого можно получить готовые изображения только по текстовому описанию.

Чтобы сгенерировать картинку, надо зайти в Discord. На этой платформе есть специально отведённое «пространство» — сервер Midjourney, в интерфейсе которого пользователи вводят текстовую команду — промпт. В ответ алгоритм генерирует изображение так, как он «понял» задачу.

Просьбу нарисовать Cactus Case — ящик для кактусов — ИИ понял не совсем буквально и выдал изображение кактусов в кейсе-чехле для смартфонаИзображение: Suri / канал V5-showcase

Добрый друг или волк в овечьей шкуре?

Хайп вокруг новых генеративных нейросетей неслучаен: они стали доступны любому пользователю, в то время как их функционал заметно превышает потребности обычного человека. Возможности таких сетей, как Midjourney и ChatGPT, вызывают удивление — однако удивляться нужно было в течение всего минувшего десятилетия

Даже человек, далекий от высоких технологий, постоянно сталкивается с работой нейросетей, не всегда обращая на это внимание.
Забивая в поисковике запрос, вы получаете выборку результатов, которые сочла релевантной машина. Задавая в навигаторе точку назначения, вы даете команду машине разработать для вас оптимальный маршрут

Пользуясь системами голосового управления, вы включаете машину, умеющую распознавать речь и вычленять смысл сказанного. Даже совершая покупки в супермаркете, вы идете к полке и берете нужный вам продукт, не думая о том, что за его поставкой в нужное время и в нужном количестве, а также за созданием графика движения грузовиков по магазинам может стоять самообучающаяся нейросеть. Нейросеть в наши дни способна сама выращивать растения в искусственной среде, определяя все нужные параметры, от состава и плотности почвы до времени и объема полива.

Что же такое нейросеть? А главное, как она работает? В двух словах это довольно сложно объяснить, но мы попробуем. Во-первых, это действительно сеть, состоящая из узлов и связей между ними: по связям проходят сигналы, на которые так или иначе реагируют узлы. Приведем постой пример. Допустим, мы научили нейросеть распознавать изображения, на которых присутствуют кошки, и для этого показали ей несколько тысяч примеров. Теперь сеть, анализируя изображение, может вычленить хвост, и если это происходит, то узлы, отвечающие за этот признак, примут значение, которое можно интерпретировать как «есть вероятность, что на картинке кошка». Если определенное количество узлов, отвечающих за разные признаки, примет такие значения, нейросеть даст положительный ответ. Если же хвост окажется без шерсти, то значения на первой группе узлов скажут нам: вероятность, что на изображении есть кошка, довольно мала (и, скорее всего, на изображении не кошка, а другое животное, хотя, возможно, это изображение кошки-сфинкса).

Если к такой сети добавить функцию генерации, мы получим голосовой помощник или чат-бот, программу для раскрашивания черно-белых фотографий или сервис по разработке слоганов. Или же, наконец, ChatGPT, перед которым можно ставить задачи из поистине огромного диапазона. При этом если мы запрашиваем, к примеру, текст в стилистике Чехова, мы доверяем нейросети поиск решения, что соответствует искомой стилистике, а что нет, сеть обучается сама. Или вернемся к примеру выше: обучая сеть распознавать изображения с кошками, мы не объясняли ей, как распознать кошку. Мы позволили ей самой собрать все признаки кошки, просто показав ей изображения с кошками и без кошек в довольно большом количестве и разнообразии.

Вряд ли найдется такая область человеческой жизни, в которой так или иначе не используются нейросети. Они могут очень много — гораздо больше, чем мы можем себе представить. Они выполняют любую рутинную интеллектуальную работу как человек, а часто даже лучше человека. Но они не могут ничего придумать сами (разумеется, если мы не считаем придумыванием применение знаний из одной сферы в другой). Они не могут чувствовать. Они не ведают добра и зла. И они ошибаются — подчас не в том месте, где бы мы ожидали ошибки от человека. Самое скверное в том, что в сложных сетях определить причину ошибки порой не представляется возможным. Поэтому нейросеть нас до сих пор не воспитывает, не лечит, не судит и не правит нами, хотя в каждой из этих сфер успешно применяется.

ChatGPT красиво врёт и искусно притворяется

Опрошенные нами специалисты отмечают, что основная проблема ChatGPT в том, что он зачастую выдаёт свои «фантазии» за чистую правду. Даже если система не знает, что ответить, или если запрос пользователя («промпт») сформулирован некорректно, ChatGPT всё равно пытается сгенерировать на заданную тему некий наукообразный бред. Такие тексты, придуманные нейросетью, для неподготовленного наблюдателя могут выглядеть идеально, но специалист, вчитавшись в их суть, будет сильно удивлён.

Мнение специалиста

«ChatGPT — это настоящий научный прорыв в области ИИ. Но у него есть серьёзная проблема: он может врать. Например, я делал эссе о науке, используя ChatGPT, и чат-бот мне написал, что „Готфрид Лейбниц изобрёл теорию относительности и получил за неё Нобелевскую премию“. Там был целый абзац витиеватого текста, развивающего эту ложную мысль.

Причём обнаружить, что теорию относительности изобрёл не Лейбниц, это ещё полдела. Ведь Эйнштейн Нобелевку получил не за теорию относительности, а за другие работы. Такие ошибки довольно сложно исправить. То есть для того, чтобы использовать ChatGPT как инструмент, нужно быть экспертом, который сможет проверить каждое его слово.

Я знаю, что в OpenAI сейчас занимаются этой проблемой. Её, естественно, сразу же выявили. Возможно, в следующей версии модели этот баг смогут каким-то образом пофиксить».

Роман Душкин, директор по науке и технологиям Агентства искусственного интеллекта (АИИ), ведущий ютуб-канала «Душкин объяснит»

Чтобы проверить, как это работает, мы предложили ChatGPT рассказать о несуществующем историческом эпизоде. В результате получили удивительно подробный рассказ о фейковой Бразило-японской войне, якобы случившейся в XVIII веке.

Запрос: «Опиши причины, ход и последствия знаменитой Бразило-японской войны, начавшейся в 1733 году с пограничного инцидента».

Ответ ChatGPT: «Знаменитая Бразило-японская война началась в 1733 году с пограничного инцидента, причиной которого стали претензии Императора Японии на управление островами, занимаемыми португальскими поселенцами. Война закончилась в 1739 году вскользь заключенным мирным договором со стороны португальской короны. За время войны Япония претерпела значительные потери в вооруженных силах и была вынуждена признать суверенитет Португалии над рядом азиатских островов. Последствия войны стали лишь последним шагом в развитии ближневосточного политического процесса, который дал довольно значительные последствия для региона в будущем».

Напоминает студента, который плохо учил уроки, но, вытянув на экзамене билет с вопросом, пытается на ходу сочинить из знакомых слов текст, соответствующий по форме правильному ответу.

Мнение специалиста

«Есть опасности, которые даже теоретически непонятно, как преодолеть. Например, неразличимость правды и лжи. Через несколько лет понятие фейковой информации просто перестанет существовать. Потому что отличить правду от лжи будет слишком сложно с вычислительной точки зрения. Это будет очень дорогой услугой. Если вам потребуется проверить какие-то 10 фактов, то вы заплатите, например, 10 тысяч долларов и получите ответ. Но не все смогут или захотят воспользоваться таким сервисом».

Сергей Карелов, эксперт в области междисциплинарных исследований и стратегической аналитики, ведущий авторского канала «Малоизвестное интересное»

Чат-бот — замена поисковику

ChatGPT имеет огромный потенциал для частичной замены поисковых систем, и, возможно, в будущем подобную технологию внедрят гиганты индустрии.

Однако, поисковики все еще могут быть полезны для быстрого доступа к обширным базам данных и определенным типам запросов, таким как запросы на нахождение конкретных и уникальных веб-страниц.

Но нам, людям, иногда хочется получить краткий ответ на наш вопрос, а не читать 100500 страниц инструкций и водянистых текстов, которыми грешат некоторые сайты, нанимающих определенного рода копирайтеров, которые только и рады увеличить объем текста для SEO.

ChatGPT может ответить быстро и кратко на любой вопрос, какой бы мы ей не задали. Разберем на примерах

Пример с ребенком-почемучкой

На вход ChatGPT получила конкретный вопрос от ребенка

Что ответила ChatGPT

Быстро, кратко и понятно. Красота.

Пример с объяснением сложного научного термина

На вход ChatGPT получила запрос на создание сказки

Что ответила ChatGPT

В итоге получилась сказка про теорию струн. Вышло очень мило

Где можно использовать

• генерация кратких ответов на запрос пользователя
• ответы на общие вопросы в поисковых системах
• чат-бот, который знает ответы на любые вопросы, для умных колонок в духе Яндекс Алисы
• чат-бот для разных сайтов про их продукцию
• рыба (Lorem Ipsum) для сайтов

Работа с текстом

Начнем с простого. Зададим нейронной сети несложный вопрос о главных достопримечательностях Санкт-Петербурга.

GigaChat назвал Эрмитаж, Петропавловскую крепость, Зимний дворец, Храм Спаса на Крови и Петергоф. С задачей справился. Усложним. Предложим чат-боту проанализировать фрагмент текста и сделать короткое резюме.

А теперь поиграем с ролями. Попросим GigaChat представить себя в роли врача-психиатра и ответить с учетом этого на вопрос – что делать, если в голове раздаются голоса.

Каждый ответ нейросети можно оценивать с помощью кнопок «Палец вверх» и «Палец вниз», расположенных слева внизу. Разработчики говорят, этим мы сильно помогаем сделать программу более совершенной. Справа внизу – кнопки «Обновить» (для генерации альтернативного ответа) и «Редактировать» (для внесения правок). Чат-бот можно попросить написать письмо. Надо лишь указать, кто адресат и о чем в письме должно говориться. Если нужно – добавить детали. Для примера сгенерируем шуточное письмо с запросом чат-боту «Напиши письмо моему коту о том, что я его люблю. Попроси, чтобы он не мешал мне, когда я работаю. Скажи, что я зарабатываю ему на вкусные консервы».

Гигачат может генерировать полезные списки. Например, релевантно предложит 5 простых, но оригинальных закусок, которые можно быстро приготовить гостям. 

И тут же, если спросить, даст вменяемые рецепты со списком ингредиентов и пошаговыми инструкциями.

Сказки и песни, доклады и рефераты, рерайт и копирайтинг – собственно, все, что лежит в плоскости текстов, можно создать при помощи GigaChat. Речь не идет о генерации «под ключ». С полученным материалом нужно дальше работать. Но это не проблема Гигачат, а особенность работы любой нейросети – уступать в качестве человеку. А как дела с картинками?

Основные проблемы по теме «Нейросетевая отрисовка и моделирование одежды: будущее фэшн-индустрии»

1. Недостаток реалистичности отрисовки

Одной из основных проблем в области нейросетевой отрисовки и моделирования одежды является недостаток реалистичности полученных результатов. В большинстве случаев, сгенерированные изображения не достигают высокого уровня детализации и качества, что ограничивает их использование в реальных моделях одежды. Это может привести к недовольству потенциальных покупателей и снижению интереса индустрии к применению нейронных сетей в процессе создания модной одежды.

2. Необходимость большого объема данных

Для обучения нейросетевых моделей, необходимо иметь большой объем данных, которые можно использовать в процессе обучения. В случае моделирования одежды, это может быть вызовом, так как создание высококачественных и разнообразных фотографий одежды требует значительных усилий и ресурсов. Недостаток данных может ограничить возможности нейросетевых моделей и снизить их эффективность в создании инновационных дизайнов и моделей одежды.

3. Сложности в интерпретации результатов

Еще одной проблемой нейросетевой отрисовки и моделирования одежды является сложность в интерпретации полученных результатов. В нейронных сетях используются сложные алгоритмы, которые могут быть трудными для понимания и анализа человеком. Это может затруднить процесс принятия решений дизайнерами и исследователями в области моды. Более того, недостаток прозрачности и объяснимости в работе нейросетей может вызвать юридические и этические проблемы, связанные с авторскими правами и оригинальностью созданных моделей одежды.

Вопрос 1: Что такое технологические аспекты и платформы?

Технологические аспекты и платформы представляют собой различные технологии, программные среды или инструменты, которые используются для разработки, поддержки и внедрения программного обеспечения.

Вопрос 2: Какие существуют популярные технологические платформы?

Некоторые из популярных технологических платформ включают в себя: Java, .NET, PHP, Ruby on Rails, Android, iOS и другие.

Вопрос 3: Какие основные аспекты следует учитывать при выборе технологических аспектов и платформ?

При выборе технологических аспектов и платформ необходимо учитывать факторы, такие как: функциональность, производительность, масштабируемость, безопасность, поддержка со стороны разработчика и сообщества, а также совместимость с уже существующими системами.

Технологические новинки: нейросети моделируют моду

Нейросети – это одна из самых обсуждаемых и актуальных технологий в современном мире. Их применение охватывает различные сферы деятельности, включая моду. Нейросети позволяют моделировать моду с высокой точностью и предсказывать тренды в индустрии.

Одной из главных преимуществ нейросетей в моде является их способность анализировать большие объемы данных и выделять скрытые закономерности. Это позволяет предсказывать модные тенденции и дает возможность дизайнерам создавать коллекции, которые будут актуальными на протяжении длительного времени.

Нейросети также помогают оптимизировать процесс проектирования одежды. С их помощью можно создавать виртуальные модели и проверять их эффективность перед тем, как приступить к физическому созданию изделия. Это позволяет сэкономить время и ресурсы, а также избежать возможных ошибок в процессе производства.

Еще одно применение нейросетей в моде – персонализация. Благодаря анализу данных о покупателях и их предпочтениях, нейросети могут создавать индивидуальные предложения и рекомендации для каждого клиента. Это позволяет улучшить качество обслуживания и удовлетворить потребности каждого потребителя.

В целом, использование нейросетей в моде открывает новые возможности для индустрии. Они позволяют более точно предсказывать тренды, оптимизировать процесс создания одежды и персонализировать предложения для покупателей. Это делает нейросети незаменимым инструментом для модных дизайнеров и брендов.

Персональный ИИ-стилист

Finery берет одежду, считывает любые новые купленные вещи из подключенного и-мейла, и подбирает «луки», то есть комбинации, которые будут смотреться на человеке лучше всего. Разработчики говорят, что их алгоритмы учитывают даже стиль пользователя. То есть, если у вас одни кепки и приспущенные джинсы, она понимает, что рекомендовать вам галстук или федору не стоит. Вместо этого AI присмотрит вам что-то «в ту же тему», вроде какого-нибудь худи.

Похожую платформу конкретно для своего сайта пару лет назад запустил Amazon. У него есть «умный помощник-стилист» Echo Look. Это камера с встроенным помощником Алексой, которая стоит в квартире, фотографирует вас и оценивает, что вы на себя надели. Рейтинга не дают, и говорить «вы ужасны, оценка 2 из 10» устройство не станет. Вместо этого оно сравнивает два наряда, и потом говорит, какой ей нравится больше, и насколько (в процентах).

Перефразирование текста

Перефразирование текста может позволить сделать его более приятным для чтения и избавиться от лишнего дублирования идей.

Пример с улучшением оригинальности текста

На вход ChatGPT получил текст из некоторого реферата. Не хотелось бы, чтобы текст из чужого реферата испортил оригинальность нашего реферата

Что ответила ChatGPT

Неплохо, таким образом получилось увеличить оригинальность реферата)

Пример с исправлением плохо сформулированного текста

На вход ChatGPT получила негативный текст из гипотетического чата дома

Что ответила ChatGPT

Красота, ChatGPT позволила избежать повторных мыслей и сделать текст приятным для чтения.

Где можно использовать

• увеличить оригинальность текста — при написании дипломов актуально
• сделать нечитаемый текст более читаемым

Результаты проекта: оправдались ли наши ожидания?

Более чем! Напомню, что основными целями были увеличение выручки в два раза, привлечение минимум 500 000 посетителей на лендинг и повышение узнаваемости продукта.

Итоги за семь дней проекта были такими:

• ~520 000 посетителей на лендинге — даже больше, чем мы рассчитывали.

• +160% к средней выручке. Здесь немного не дотянули, но результат всё равно хороший.

  

  

  

  

  

  

  

• Конверсия в продажу увеличилась в 3,2 раза.

Что касается повышения узнаваемости, эту метрику отследить сразу невозможно. Мы планируем провести исследования и сравнить, насколько изменится уровень знания о продукте среди пользователей hh.ru

Применение нейросетей в модной индустрии

Применение нейросетей в модной индустрии является одним из наиболее актуальных трендов последних лет. Нейронные сети, которые являются частью искусственного интеллекта, могут быть использованы для решения различных задач в данной отрасли.

Одним из основных применений нейросетей в моде является создание прогнозов и трендов. Благодаря анализу больших объемов данных, нейросети могут предсказывать будущие модные направления, помогая дизайнерам и брендам разрабатывать коллекции, которые будут актуальны и востребованы у потребителей.

Кроме того, нейросети могут быть использованы для создания персонализированных рекомендаций покупателям. Анализируя предпочтения и историю покупок каждого клиента, нейросети могут предлагать ему индивидуальные модели и аксессуары, что повышает уровень удовлетворенности и вероятность повторных покупок.

Кроме того, нейросети могут использоваться для определения подделок и контрафактных товаров. Благодаря своей способности распознавать особенности оригинальных моделей, нейросети могут помочь брендам и правоохранительным органам бороться с незаконной торговлей и защищать интеллектуальную собственность.

Таким образом, применение нейросетей в модной индустрии имеет огромный потенциал и может значительно улучшить эффективность и конкурентоспособность брендов. Это надежный инструмент для прогнозирования трендов, улучшения взаимодействия с клиентами и борьбы с контрафактом.