С помощью онлайн генератора названий можно придумать название магазина, компании, фирмы, альянса. Чтобы придумать название введите одно или несколько ключевых слов и нажмите кнопку «Создать». Система предложит разные варианты названий. Лучшему понравившемуся названию в Генераторе доменов можно подобрать красивое название сайта, созвучное понравившемуся вам названию и зарегистрировать домен для сайта с этим названием.
| Ключевое слово: |
Расширенный режим
Использовать дефис
* Здесь появятся созданные названия
* Нажмите на понравившееся название для копирования его в буфер обмена
Придумать название
Генератор названий компаний или фирм МЕРАГОР поможет придумать название компании, магазина, канала, группы или сделать имя бренда. Чтобы придумать красивое название сайта, переходим в генератор доменов, вводим созданное понравившееся название, отмечаем «Придумать название сайта», нажимаем «Проверить».
Важно:
С помощью генератора названий онлайн легко придумать уникальное название сайта, ютуб-канала, создать название магазина одежды или проекта. Введите ключевое слово и получите тысячи вариантов названий, выберите из них лучшее.
14 сложных слов русского языка. Сможешь правильно написать?
Создать креативное название магазина, альянса, группы можно за пару минут. Лучшее понравившееся созданное название введите в генераторе доменов, выберите подходящую свободную доменную зону и зарегистрируйте свой сайт.
Нейминг — это разработка крутого оригинального названия компании или товара. На этом сайте можно создать крутые названия за несколько кликов. Это быстрый и беспощадный онлайн нейминг генератор названий МЕРАГОР.
Используя генератор названий компаний можно создать оригинальное название компании, магазина, мероприятия, придумать интересные названия для компании или альянса. Зачем тратить время в пустую, когда есть онлайн генератор названий.
Многие задаются вопросом, как придумать название фирмы. На самом деле с помощью генератора названий фирм МЕРАГОР можно за пару минут создать крутое название фирмы или компании и еще несколько минут займет создание названия сайта в генераторе доменов.
Название магазина желательно должно быть созвучно товару, который будет в нем продаваться. Придумать и создать название магазина можно в этом онлайн генераторе названий. Здесь вы найдете еще много полезных в работе сервисов.
На поддержание сайта и наполнение его полезной информацией тратится много средств и времени. Мы будем искренне признательны вам за любую поддержку. Помочь можно поделившись ссылкой или материально ТУТ.
Источник: meragor.com
Я уеду жить в Лейнвуд. Создаем новые слова при помощи GPT
СОСТАВЬ СЛОВА
Предлагаю немного поразвлечься и научиться придумывать новые слова, которые звучат совсем как настоящие (прям как товары в Икее). Для начала вот вам десяток несуществующих городов:
Лумберг, Сеф, Хирнов, Бинли, Лусский, Ноловорск, Сант-Гумит, Хойден, Голтон и Оголенд
И немного женских и имен:
Инела, Каисья, Ганнора, Целия, Тарисана, Лелена, Феомина, Олиза, Нулина и Рослиба
Для запуска генерации нам не понадобится технических навыков, хотя технология, стоящая за этим, сейчас является очень перспективной и многофункциональной. Это генеративная нейронная сеть, способная решать множество задач по обработке естествнного языка (NLP). Это такие задачи как суммаризация (сделать из большого текста его резюме), понимание текста (NLU), вопросно-ответные системы, генерация (например, стихов, — на Хабре была хорошая статья) и другие. Тема эта очень глубокая, поэтому далее я дам пару ссылок для любителей копнуть поглубже. А те, кто хочет «только спросить», может сразу приступить к созданию слов.
Генерировать будем скриптом makemore от Андрея Карпати (недавно писал про скрипт в канале градиент обреченный), который он выложил пару недель назад. Андрей является известным исследователем в мире ИИ и периодически радует народ такими вот игрушками, можно полазить по его репозиторию, там еще много интересного.
Делаем слова
Для запуска нам поднадобится Python и одна зависимость в виде фреймворка PyTorch. Если python не установлен, то ставим его. Затем ставим pytorch:
pip install torch
Копируем скрипт к себе на компьютер, кладем рядом с ним файл со списком слов, на которых мы хотим обучиться. Если мы хотим создавать новые имена, то это должен быть список имен, по одному имени на строку. Язык тут не важен, нейросеть обучается на уровне символов.
Но так как она будет пытаться составлять слова из всех присутствующих символов, то убедитесь, чтобы они были из одного алфавита. Например, русские имена на кириллице.
Я подготовил несколько словарей для примера, попробуйте их, затем можете использовать свои списки для генерации слов на свою тему. Желательно, чтобы из было порядка нескольких тысяч. Города, женские имена.
Запускаем скрипт командой:
$ python makemore.py -i cities_ru.txt -o cities
Начнется процесс обучения, а к нам в консоль начнут сыпаться новые слова, чем дальше, тем лучше.
number of examples in the dataset: 10929 max word length: 27 number of unique characters in the vocabulary: 67 vocabulary: -.`ЁАБВГДЕЖЗИЙКЛМНОПРСТУФХЦЧШЩЭЮЯабвгдежзийклмнопрстуфхцчшщъыьэюяё number of parameters: 210560 . step 0 | loss 2.0676 | step time 3280.48ms step 10 | loss 2.1383 | step time 56.45ms step 20 | loss 2.3182 | step time 55.55ms step 30 | loss 2.1130 | step time 57.24ms step 40 | loss 2.2769 | step time 55.46ms step 50 | loss 2.2236 | step time 56.27ms step 60 | loss 2.1755 | step time 59.49ms .
10 samples that are new: Ермышыевка Тареп Ла-Конково Гольское Крзусто Сыревка Бангруу Балманауннти Голтон Юрчуан
После некоторого обучения можно запустить модель в режиме без тренировки и посмотреть только на новые слова:
$ python makemore.py -i cities_ru.txt -o cities —sample-only
50 samples that are new: Ририка Меимсвилл Дана-Гап Тачьякин Нигина Ассер-Куйн Свитлаум Митсу Баргиси Шивер Венния Бйокенигорд Хирава Халлы Тельск Мудделжон Шюихатай Красноарская Сваркофетольский Хорвион Стомесе-Клинглид Сен Фортингтам Бивле Ряслянд-Сититу Бамборо
Круто. Но как это все работает?
На уровень ниже
Если зайти в папку, переданную в параметре -o (cities), то вы увидете файл model.pt и файлы events.*, — это логи в формате TensorBoard’а. По ним видно как модель обучалась. При обучении данные делятся на тренировочные и валидационные, по последним можно более-менее адекватно оценивать качество модели. Если учить модель достаточно долго, то величина ошибки на тренировочных данных будет продолжать падать, в то время как ошибка на валидации со временем начнет увеличиваться, — это называется переобучением.
Автор говорит, что скрипт задумывался как «super hackable», поэтому давайте в него посмотрим:
class GPTConfig: # size of the model n_layer: int = 4 n_head: int = 4 n_embd: int = 64 vocab_size: int = None block_size: int = None # regularization embd_pdrop: float = 0.1 resid_pdrop:float = 0.1 attn_pdrop:float = 0.1 class TrainConfig: # optimization parameters learning_rate: float = 5e-4 weight_decay: float = 0.1 # only applied on matmul weights betas: List[float] = (0.9, 0.99) class GPT(nn.Module): «»» the full GPT language model, with a context size of block_size «»» .
Действительно, в этом скрипте описывается и архитектура модели (GPT), и ее конфигурация (по-умолчанию в модели ~200k обучаемых параметров, именно поэтому вы можете обучить эту малютку у себя на компьютере без видеокарты), и работа с датасетом, и тренировочный цикл (он же train loop). Именно в train loop’е и происходит вся «магия», — модель считает некоторую функцию ошибки (loss), вычисляются градиенты (чтобы знать, «в какую сторону двигаться» для уменьшения ошибки), делается шаг обучения.
while True: . batch = [t.to(args.device) for t in batch] X, Y = batch # feed into the model logits, loss = model(X, Y) # calculate the gradient, clip it, update the weights model.zero_grad(set_to_none=True) loss.backward() torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), 1.0) optimizer.step()
Вы можете поэксперементировать со скриптом, задать модель побольше, поменять величину сэмплирования и другие параметры (обратите внимание на аргументы в конце скрипта). Скрипт очень симпатичный и компактный, всего около 500 строк. Рекомендую в нем покопаться, если вам интересны нейросети или чем занимается директор компании Tesla по ИИ в свободное время.
Далее
Для дальнейшего ознакомления с темой вот вам несколько любопытных ссылок. Кроме того, я с недавнего времени веду скромный канал про машинное обучение, в котором рассказываю про новости ИИ и делюсь опытом. Приглашаю вас в него.
⚡ Градиент обреченный — мой канал в телеграм про машинное обучение и заметки о работе в DS.
DIY. Книги для всех, даром — тут я применил NLP модели для создания параллельных книг, получилось клёво.
Репозиторий со скриптом — репа Андрея Карпати на GitHub.
GPT-2 в картинках — тут перевод известной статьи Джея Аламмара.
GPT для чайников — похожая статья, но в конце есть еще ссылки.
️ Блог Давида Дале — много хороших статей про русский NLP.
GPT-3 Playground —тут можно поиграться с оригинальной сетью GPT-3 от OpenAI, которую если и опубликуют, то вы все равно ее не запустите в силу её огромности.
OPT. GPT от Meta — а тут можно скачать аналог сети GPT на 30 миллиардов параметров (!). И запустить, если у вас есть A100 на 80Gb.
Сообщество ODS — ну если вдруг кто не знает, то это большое дружелюбное сообщество по DS, ML и смежным аббревиатурам.
- компьютерная лингвистика
- генеративные модели
- gpt-3
- gpt
- лингвистика
- конланги
- машинное обучение
- python
- Ненормальное программирование
- Python
- Машинное обучение
- Искусственный интеллект
- Natural Language Processing
Источник: habr.com
Адвокат Воробьёва придумала, как бороться с разводами в России
Адвокат Яна Воробьёва рассказала о некоторых способах, которые помогут уменьшить число разводов. Она отметила, что исправить ситуацию можно ужесточением данной процедуры с законодательной точки зрения.
Фото: pixabay.com
Правозащитник сообщила, что если повысится цена на госпошлину при разводе, то это может стать аргументом для того, что пара попыталась разобраться в недопонимании и сохранить отношения.
«Можно также предусмотреть, чтобы инициатор развода был обязан содержать супругу или супруга в течение года после расторжения брака. К слову, в некоторых странах есть такая практика», — поделилась адвокат.
Также Воробьёва предложила увеличить срок рассмотрения заявления о разводе. Отметив, что так у супругов будет больше времени, чтобы решить все вопросы и прийти к компромиссу. Об этом сообщает интернет-издание «Подмосковье Сегодня».
Присоединяйтесь к телеграм-каналу Правды.Ру с возможностью высказать ваше собственное мнение)
Добавьте «Правду.Ру» в свои источники в Яндекс.Новости или News.Google,.
Анастасия Станиславовна Зоткина — журналист, корреспондент новостной службы Правды.Ру
Популярное
Кандидат медицинских наук Марк Гадзиян сообщил о вреде соусов, сахара, маргарина для здоровья.
Последние материалы
Материалы сайта предназначены для лиц старше 18 лет (18+).
Сетевое издание «Правда.Ру» эл № ФС77-72263 от 01 февраля 2018 года, выдано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций. Учредитель: Горшенин Вадим Валерьевич.
Главный редактор: Новикова Инна Семеновна.
Телефон: +7 (499) 641-41-69
Адрес, e-mail редакции, 105066, Россия, Москва, ул. Старая Басманная, д.16/1Б, [email protected]
*Meta Platforms признана экстремистской организацией, её деятельность в России запрещена, а также принадлежащие ей социальные сети Facebook и Instagram так же запрещены в России. Экстремистские и террористические организации, запрещенные в РФ: «АУЕ», «Правый сектор», «Украинская повстанческая армия», «ИГИЛ» (ИГ, Исламское государство), «Аль-Каида», «УНА-УНСО», «Меджлис крымско-татарского народа», «Свидетели Иеговы». Полный перечень организаций, находящихся под судебным запретом в России, находится на сайте Минюста РФ
Источник: www.pravda.ru