Записи моделей приваты: Видео с моделью приват записи

Содержание

Записи приватов, секс шоу, секс чат

Приватные видео модели Ranggeeee :: Записи приватов, секс шоу, секс чат

Вебкам эротический чат с Fuuuuuuuuuux

01:42:58

Fly_to_me

07:58

Веб-камера pornvideochat с Fuuuuuuuuuux

07:38

Fuuuuuuuuuux

07:11

Fly_to_me

02:14

Fuuuuuuuuuux

12:01

Fuuuuuuuuuux в веб видеочатe

06:40

Fuuuuuuuuuux

08:31

Fly_to_me

04:37

Запись веб эротический чат с Fuuuuuuuuuux

37:38

Веб модель Fuuuuuuuuuux

26:14

Fly_to_me

08:26

Веб-модель Fuuuuuuuuuux

20:58

Fuuuuuuuuuux

07:03

Fly_to_me

08:26

Fly_to_me

07:36

Вебкам видеочат для взрослых с Fuuuuuuuuuux

38:16

Fuuuuuuuuuux в веб видеочатe

01:00

Запись вебкам видеочата с Fuuuuuuuuuux

23:24

Fuuuuuuuuuux

06:48

Веб чат для взрослых с Fuuuuuuuuuux

14:08

Fly_to_me

03:18

Fly_to_me

04:55

Fuuuuuuuuuux

13:19

Fuuuuuuuuuux в вебкам чатe

39:18

Вебкамера порно видеочат с Fuuuuuuuuuux

56:32

Fly_to_me

01:02

Fuuuuuuuuuux

07:30

Fly_to_me

01:18

Fly_to_me

07:21

Fly_to_me

05:57

Fly_to_me

15:42

Fly_to_me

04:13

Fuuuuuuuuuux в веб-камеры для взрослых видеочат

30:28

3688 Моделей онлайн

Показать все

новые
чернокожие
азиатки
мамаши
bbw (толстые)
зрелые
gangbang (групповуха)

Not a free member yet?

Приват записи вебкам модели бесплатно 18+ // слив видео

Новый способ строить с помощью машинного обучения

Вернуться к блогу

Опубликовано 3 августа 2022 г. Обновление на GitHub

Федерикопаскуаль Федерико Паскуаль

Машинное обучение меняет то, как компании создают технологии. Машинное обучение лежит в основе процесса разработки — от создания революционных продуктов нового поколения до включения более интеллектуальных функций в известные приложения, которые мы все используем и любим.

Но с каждым технологическим сдвигом возникают новые проблемы.

Около 90 % моделей машинного обучения никогда не попадают в производство. Незнакомые инструменты и нестандартные рабочие процессы замедляют разработку машинного обучения. Усилия дублируются, поскольку модели и наборы данных не используются внутри компании, а аналогичные артефакты постоянно создаются с нуля в разных командах. Специалистам по обработке и анализу данных трудно демонстрировать свою техническую работу заинтересованным сторонам бизнеса, которым сложно делиться точными и своевременными отзывами. А команды машинного обучения тратят время на Docker/Kubernetes и оптимизацию моделей для производства.

Помня об этом, мы запустили Private Hub (PH) — новый способ построения с помощью машинного обучения. От исследований до производства, он предоставляет унифицированный набор инструментов для ускорения каждого этапа жизненного цикла машинного обучения безопасным и совместимым способом. PH объединяет различные инструменты машинного обучения в одном месте, делая совместную работу в области машинного обучения проще, интереснее и продуктивнее.

В этом сообщении блога мы подробно рассмотрим, что такое Private Hub, чем он полезен и как клиенты ускоряют свои планы машинного обучения с его помощью.

Прочтите или смело переходите к разделу, который вызывает у вас интерес 🌟:

Что такое Hugging Face Hub?
Что такое частный концентратор?
Как компании используют Private Hub для ускорения своей дорожной карты машинного обучения?

Начнем! 🚀

1. Что такое Hugging Face Hub?

Прежде чем погрузиться в приватный центр, давайте сначала взглянем на центр обнимания лица, который является центральной частью PH.

Hugging Face Hub предлагает более 60 000 моделей, 6 000 наборов данных и 6 000 демо-приложений ML, все с открытым исходным кодом и общедоступными, на онлайн-платформе, где люди могут легко сотрудничать и создавать ML вместе. Hub работает как центральное место, где каждый может исследовать, экспериментировать, сотрудничать и создавать технологии с помощью машинного обучения.

В Hugging Face Hub вы сможете создавать или открывать следующие активы машинного обучения:

Модели: размещение новейших современных моделей для НЛП, компьютерного зрения, речи, временных рядов, биология, обучение с подкреплением, химия и многое другое.
Наборы данных: широкий спектр данных для разных доменов, модальностей и языков.
Spaces: интерактивные приложения для демонстрации моделей машинного обучения прямо в браузере.

Каждая модель, набор данных или пространство, загруженное в Hub, представляет собой репозиторий на основе Git, который представляет собой места с контролируемой версией, которые могут содержать все ваши файлы.

Вы можете использовать традиционные команды git для извлечения, отправки, клонирования и/или управления вашими файлами. Вы можете просмотреть историю коммитов для своих моделей, наборов данных и пространств, а также узнать, кто что делал и когда.

История фиксации модели

Hugging Face Hub также является центральным местом для обратной связи и развития машинного обучения. Команды используют запросы на вытягивание и обсуждения, чтобы поддерживать экспертную оценку моделей, наборов данных и пространств, улучшать совместную работу и ускорять работу по машинному обучению.

Запросы на вытягивание и обсуждение модели

Концентратор позволяет пользователям создавать Организации, то есть групповые учетные записи для совместного управления моделями, наборами данных и пространствами. Репозитории организации будут представлены на странице организации, и администраторы могут устанавливать роли для управления доступом к этим репозиториям. Каждый член организации может вносить свой вклад в модели, наборы данных и пространства при наличии соответствующих разрешений.

Здесь, в Hugging Face, мы считаем, что наличие правильных инструментов для совместной работы значительно ускоряет разработку машинного обучения! 🔥

Организация в Hub для BigScience

Теперь, когда мы рассмотрели основы, давайте углубимся в конкретные характеристики моделей, наборов данных и пространств, размещенных в Hugging Face Hub.

Модели

Трансферное обучение изменило подход компаний к решению проблем машинного обучения. Традиционно компаниям приходилось обучать модели с нуля, что требует много времени, данных и ресурсов. Теперь группы машинного обучения могут использовать предварительно обученную модель и быстро и экономично настраивать ее для собственного варианта использования. Это значительно ускоряет процесс получения точных и производительных моделей.

В Hub вы можете найти более 60 000 современных предварительно обученных моделей с открытым исходным кодом для НЛП, компьютерного зрения, речи, временных рядов, биологии, обучения с подкреплением, химии и многого другого. Вы можете использовать панель поиска или фильтровать по задачам, библиотекам, лицензиям и другим тегам, чтобы найти подходящую модель для вашего конкретного случая использования:

Более 60 000 моделей, доступных на концентраторе

Эти модели охватывают 180 языков и поддерживают до 25 библиотек ML ( включая Transformers, Keras, spaCy, Timm и другие), поэтому существует большая гибкость с точки зрения типа моделей, языков и библиотек.

У каждой модели есть карточка модели, простой файл уценки с описанием самой модели. Это включает в себя то, для чего она предназначена, на каких данных была обучена эта модель, примеры кода, информацию о потенциальной систематической ошибке и потенциальных рисках, связанных с моделью, метриках, связанных научных работах, что угодно. Карточки моделей — отличный способ понять, о чем модель, но они также полезны для определения правильной предварительно обученной модели в качестве отправной точки для вашего проекта машинного обучения:

Карточка модели

Помимо улучшения возможности обнаружения и повторного использования моделей, карты моделей также упрощают процессы управления рисками моделей (MRM). Команды машинного обучения часто должны предоставлять информацию о моделях машинного обучения, которые они создают, чтобы группы соответствия могли выявлять, измерять и снижать риски модели. С помощью карточек моделей организации могут настроить шаблон со всей необходимой информацией и оптимизировать диалоги MRM между командами машинного обучения и комплаенса прямо в моделях.

Hub также предоставляет виджет Inference Widget для простого тестирования моделей прямо из вашего браузера! Это действительно хороший способ понять, подходит ли конкретная модель, и что вы хотите погрузиться в нее:

Виджет вывода

Наборы данных

Данные являются ключевой частью построения моделей машинного обучения; без правильных данных вы не получите точных моделей. В 🤗 Hub размещено более 6000 готовых к использованию наборов данных с открытым исходным кодом для моделей машинного обучения с быстрыми, простыми в использовании и эффективными инструментами для обработки данных. Как и в случае с моделями, вы можете найти подходящий набор данных для своего варианта использования, используя панель поиска или фильтрацию по тегам. Например, вы можете легко найти 96 моделей анализа настроений, отфильтровав по задаче «классификация настроений»:

Доступны наборы данных для классификации настроений

Как и модели, наборы данных, загруженные в 🤗 Hub, имеют карточки наборов данных, которые помогают пользователям понять содержимое набора данных, как следует использовать набор данных, как он был создан, а также ознакомиться с соответствующими соображениями по использованию набора данных. Вы можете использовать средство просмотра набора данных, чтобы легко просматривать данные и быстро понять, полезен ли конкретный набор данных для вашего проекта машинного обучения:

Предварительный просмотр набора данных Super Glue

Пространства

Несколько месяцев назад мы представили новую функцию в 🤗 Hub под названием Spaces. Это простой способ создавать и размещать приложения для машинного обучения. Пространства позволяют вам легко демонстрировать свои модели машинного обучения заинтересованным сторонам бизнеса и получать отзывы, необходимые для продвижения вашего проекта машинного обучения.

Если вы создавали забавные изображения с помощью DALL-E mini, значит, вы использовали Spaces. В этом пространстве представлена мини-модель DALL-E, модель машинного обучения для создания изображений на основе текстовых подсказок:

Место для DALL-E mini 9.0032 2. Что такое частный концентратор?

Частный концентратор позволяет компаниям использовать полную экосистему Hugging Face в своей собственной частной и соответствующей требованиям среде для ускорения разработки машинного обучения. Он объединяет инструменты машинного обучения для каждого этапа жизненного цикла машинного обучения в одном месте, чтобы сделать совместную работу в области машинного обучения более простой и продуктивной, а также иметь совместимую среду, необходимую компаниям для безопасного построения машинного обучения:

The Private Hub

С помощью Private Hub специалисты по данным может легко работать с Transformers, наборами данных и другими библиотеками с открытым исходным кодом с моделями, наборами данных и пространствами, конфиденциально и безопасно размещенными на ваших собственных серверах, и ускорять машинное обучение, используя функции Hub:

AutoTrain: вы можете использовать наше решение AutoML без кода для обучения современных моделей, которые автоматически настраиваются, оцениваются и развертываются на ваших собственных серверах.
Оценка: оценка любой модели в любом наборе данных в частном концентраторе с любой метрикой без написания единой строки кода.
Spaces: легко разместите демонстрационное приложение машинного обучения, чтобы продемонстрировать свою работу по машинному обучению заинтересованным сторонам бизнеса, заранее получать отзывы и быстрее строить.
API вывода: каждая частная модель, созданная в частном концентраторе, развертывается для вывода в вашей собственной инфраструктуре с помощью простых вызовов API.
PR и обсуждения: поддержка экспертных оценок моделей, наборов данных и пространств для улучшения сотрудничества между командами.

От исследований до производства ваши данные никогда не покидают ваши серверы. Частный концентратор работает на вашем собственном совместимом сервере. Он предоставляет функции корпоративной безопасности, такие как сканирование безопасности, контрольный журнал, SSO и управление доступом, чтобы обеспечить безопасность ваших моделей и данных.

Мы предоставляем гибкие варианты развертывания вашего частного концентратора в вашей частной среде, соответствующей требованиям, в том числе:

Управляемый частный концентратор (SaaS) : работает на отдельных виртуальных частных серверах (VPC), принадлежащих Hugging Face. Вы можете наслаждаться всеми возможностями Hugging Face в собственном частном концентраторе без необходимости управлять какой-либо инфраструктурой.
Частный концентратор в облаке : работает в облачной учетной записи на AWS, Azure или GCP, принадлежащей клиенту. Этот вариант развертывания дает вам полный административный контроль над базовой облачной инфраструктурой и позволяет повысить безопасность и соответствие требованиям.
Локальный частный концентратор : локальное развертывание Hugging Face Hub в вашей собственной инфраструктуре. Для клиентов со строгими правилами соответствия и/или рабочими нагрузками, когда они не хотят или не могут работать в общедоступном облаке.

Теперь, когда мы рассмотрели основы того, что такое Private Hub, давайте рассмотрим, как компании используют его для ускорения разработки машинного обучения.

3. Как компании используют Private Hub для ускорения своей дорожной карты ML?

🤗 Трансформеры — один из самых быстрорастущих проектов с открытым исходным кодом всех времен. Теперь мы предлагаем более 25 библиотек с открытым исходным кодом, и более 10 000 компаний используют Hugging Face для создания технологий с машинным обучением.

Находясь в центре сообщества разработчиков искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, мы провели тысячи бесед с командами по машинному обучению и обработке данных, что дало нам уникальный взгляд на наиболее распространенные проблемы и проблемы, с которыми сталкиваются компании при создании машинного обучения.

Благодаря этим разговорам мы обнаружили, что текущий рабочий процесс создания машинного обучения нарушен. Дублирование усилий, плохие циклы обратной связи, большие трения при совместной работе между командами, нестандартные процессы и инструменты, а также трудности с оптимизацией моделей для производства являются обычным явлением и замедляют разработку машинного обучения.

Чтобы изменить это, мы создали Private Hub. Подобно тому, как Git и GitHub навсегда изменили то, как компании создают программное обеспечение, Private Hub меняет то, как компании создают машинное обучение:

До и после использования The Private Hub

В этом разделе мы рассмотрим демонстрационный пример того, как клиенты используют PH для ускорения своего жизненного цикла машинного обучения. Мы рассмотрим пошаговый процесс создания приложения машинного обучения для автоматического анализа отчетов финансового аналитика 🏦.

Сначала мы найдем предварительно обученную модель, соответствующую нашему варианту использования, и настроим ее на пользовательском наборе данных для анализа настроений. Далее мы создадим веб-приложение ML, чтобы показать заинтересованным сторонам, как эта модель работает. Наконец, мы будем использовать Inference API для выполнения логических выводов с инфраструктурой, способной обрабатывать нагрузки производственного уровня. Все артефакты для этого демонстрационного приложения ML можно найти в этой организации на Hub.

Обучение точных моделей быстрее

Использование предварительно обученной модели из Hub

Вместо обучения моделей с нуля, трансферное обучение теперь позволяет создавать более точные модели в 10 раз быстрее ⚡️за счет точной настройки предварительно обученных моделей, доступных в Hub, для вашего конкретного случая использования.

В нашем демонстрационном примере одним из требований для создания этого приложения машинного обучения для финансовых аналитиков является проведение анализа настроений. Заинтересованные стороны бизнеса хотят автоматически получать представление об эффективности компании, как только становятся доступными финансовые документы и аналитические отчеты.

Итак, в качестве первого шага к созданию этого приложения машинного обучения мы погрузимся в 🤗 Hub и изучим, какие предварительно обученные модели доступны, которые мы можем точно настроить для анализа настроений. Панель поиска и теги позволят нам очень быстро фильтровать и находить подходящие модели. Достаточно скоро мы сталкиваемся с FinBERT, моделью BERT, предварительно обученной на корпоративных отчетах, расшифровках телефонных разговоров о доходах и отчетах финансовых аналитиков:

Модель Finbert

Мы клонируем модель в нашем собственном Private Hub, чтобы она была доступна другим товарищам по команде. Мы также добавляем необходимую информацию в карточку модели, чтобы упростить процесс управления рисками модели с помощью группы соответствия.

Тонкая настройка предварительно обученной модели с пользовательским набором данных

Теперь, когда у нас есть отличная предварительно обученная модель для финансовых данных, следующим шагом будет ее тонкая настройка с использованием наших собственных данных для проведения анализа настроений!

Итак, сначала мы загружаем пользовательский набор данных для анализа настроений, который мы создали вместе с командой, в наш частный концентратор. Этот набор данных содержит несколько тысяч предложений из финансовых новостей на английском языке и частных финансовых данных, вручную классифицированных нашей командой в соответствии с их настроением. Эти данные содержат конфиденциальную информацию, поэтому наша команда по обеспечению соответствия разрешает нам загружать эти данные только на наши собственные серверы. К счастью, это не проблема, поскольку мы запускаем Private Hub на собственном экземпляре AWS.

Затем мы используем AutoTrain для быстрой точной настройки модели FinBert с помощью нашего пользовательского набора данных анализа настроений. Мы можем сделать это прямо со страницы наборов данных в нашем частном концентраторе:

Тонкая настройка предварительно обученной модели с помощью AutoTrain

Затем мы выбираем «ручной» в качестве выбора модели и выбираем нашу клонированную модель Финберта в качестве модели для тонкой настройки. с нашим набором данных:

Создание нового проекта с AutoTrain

Наконец, мы выбираем количество моделей-кандидатов для обучения с нашими данными. Выбираем 25 моделей и вуаля! Через несколько минут AutoTrain автоматически настроил 25 моделей Финберта с помощью наших собственных данных анализа настроений, показав показатели производительности для всех различных моделей 🔥🔥🔥

25 доработанных моделей с помощью AutoTrain

Помимо показателей производительности, мы можем легко протестировать доработанные модели с помощью виджета логического вывода прямо из браузера, чтобы понять, насколько они хороши:

Тестирование доработанных моделей с помощью Виджет логического вывода

Простая демонстрация моделей соответствующим заинтересованным сторонам

Теперь, когда мы обучили нашу пользовательскую модель для анализа финансовых документов, в качестве следующего шага мы хотим создать демонстрацию машинного обучения с помощью Spaces, чтобы проверить наш MVP с заинтересованными сторонами. В этом демонстрационном приложении будет использоваться наша настраиваемая модель анализа настроений, а также вторая модель FinBERT, которую мы точно настроили для обнаружения прогнозных заявлений из финансовых отчетов. Это интерактивное демонстрационное приложение позволит нам быстрее получать отзывы, быстрее выполнять итерации и улучшать модели, чтобы мы могли использовать их в производстве. ✅

Менее чем за 20 минут мы смогли создать интерактивное демо-приложение, которое любой заинтересованный в бизнесе может легко протестировать прямо из своего браузера:

Место для нашего финансового демо-приложения

Если вы посмотрите на файл app.py, вы увидите, это довольно просто:

Код для нашего демо-приложения ML

51 строка кода — все, что потребовалось, чтобы это демо-приложение ML заработало! 🤯

Масштабируйте выводы, избегая MLOps

К настоящему времени наши бизнес-партнеры предоставили отличные отзывы, которые позволили нам улучшить эти модели. Команды по соблюдению требований оценили потенциальные риски с помощью информации, представленной в карточках моделей, и дали зеленый свет нашему проекту для производства. Теперь мы готовы запустить эти модели в работу и начать масштабный анализ финансовых отчетов! 🎉

Вместо того, чтобы тратить время на Docker/Kubernetes, настройку сервера для запуска этих моделей или оптимизацию моделей для производства, все, что нам нужно сделать, — это использовать Inference API. Нам не нужно беспокоиться о проблемах развертывания или масштабируемости, мы можем легко интегрировать наши пользовательские модели с помощью простых вызовов API.

Модели, загруженные в хаб и/или созданные с помощью AutoTrain, мгновенно развертываются в производстве, готовые делать выводы в масштабе и в режиме реального времени. И все, что требуется для выполнения выводов, — это 12 строк кода!

Чтобы получить фрагмент кода для выполнения выводов с нашей моделью анализа настроений, мы нажимаем «Развернуть» и «Ускоренный вывод». HTTP-запросы к Inference API и запуск анализа данных с помощью нашей пользовательской модели:

 запросов на импорт.
API_URL = "https://api-inference. huggingface.co/models/FinanceInc/auditor_sentiment_finetuned"
заголовки = {"Авторизация": "Носитель xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"}
Запрос определения (полезная нагрузка):
    ответ = запросы. сообщение (API_URL, заголовки = заголовки, json = полезная нагрузка)
    вернуть ответ.json()
    
вывод = запрос({
    "inputs": "Операционная прибыль подскочила до 47 млн евро с 6,6 млн евро",
})

С помощью всего 12 строк кода мы готовы к работе с инфраструктурой, которая может обрабатывать нагрузки на уровне производства в масштабе и в режиме реального времени 🚀. Довольно круто, правда?

Последние слова

Машинное обучение становится стандартным способом создания технологий, в основном благодаря открытому исходному коду и открытой науке.

Но создание машинного обучения по-прежнему сложно. Многие проекты машинного обучения выполняются в спешке и никогда не доходят до производства. Разработка машинного обучения тормозится нестандартными рабочими процессами. Команды машинного обучения расстраиваются из-за дублирования работы, низкого уровня сотрудничества между командами и фрагментированной экосистемы инструментов машинного обучения.

Мы в Hugging Face считаем, что есть лучший способ построить машинное обучение. И именно поэтому мы создали Private Hub. Мы считаем, что предоставление единого набора инструментов для каждого этапа разработки машинного обучения и правильных инструментов для совместной работы приведет к улучшению работы машинного обучения, внедрению большего количества решений машинного обучения в производство и поможет командам машинного обучения стимулировать инновации.

Хотите узнать больше? Запросите демонстрацию, чтобы увидеть, как вы можете использовать Private Hub для ускорения разработки машинного обучения в вашей организации.

Художник находит личные фотографии медицинских карт в популярном наборе данных для обучения ИИ.

Увеличенные / подвергшиеся цензуре медицинские изображения, найденные в наборе данных LAION-5B, используемом для обучения ИИ. Добавлены черные полосы и искажения.

Ars Technica

В конце прошлой недели художница по искусственному интеллекту из Калифорнии, известная под именем Лапин, обнаружила фотографии из личных медицинских карт, сделанные ее врачом в 2013 году, на которые есть ссылки в наборе изображений LAION-5B, который представляет собой фрагмент общедоступных изображений. В интернете. Исследователи ИИ загружают подмножество этих данных для обучения моделей синтеза изображений ИИ, таких как Stable Diffusion и Google Imagen.

Лапин обнаружила свои медицинские фотографии на сайте Have I Been Trained, который позволяет художникам узнать, есть ли их работы в наборе данных LAION-5B. Вместо того, чтобы выполнять текстовый поиск на сайте, Лапин загрузила свою недавнюю фотографию, используя функцию обратного поиска изображений на сайте. Она была удивлена, обнаружив набор из двух медицинских фотографий своего лица до и после, которые были разрешены только для частного использования ее врачом, что отражено в форме разрешения, которую Лапин написал в Твиттере, а также предоставил Ars.

🚩Мое лицо есть в наборе данных #LAION. В 2013 году врач сфотографировал мое лицо для клинической документации. Он умер в 2018 году, и каким-то образом это изображение оказалось где-то в Интернете, а затем попало в набор данных — изображение, на котором я подписал форму согласия для своего врача, а не для набора данных. pic.twitter.com/TrvjdZtyjD
— Лапин (@LapineDeLaTerre) 16 сентября 2022 г.

У Лапина генетическое заболевание, называемое врожденным дискератозом. «Это влияет на все, от моей кожи до костей и зубов», — сказал Лапин в интервью Ars Technica. «В 2013 году я прошел небольшой набор процедур по восстановлению контуров лица после стольких операций на ротовой полости и челюсти. Эти фотографии из моей последней серии процедур у этого хирурга».

По словам Лапин, хирург, у которого были медицинские фотографии, умер от рака в 2018 году, и она подозревает, что после этого они каким-то образом покинули его клинику. «Это цифровой эквивалент получения украденной собственности», — говорит Лапин. «Кто-то украл изображение из файлов моего покойного врача, и оно оказалось где-то в Интернете, а затем было скопировано в этот набор данных».

Лапин предпочитает скрывать свою личность из медицинских соображений. С записями и фотографиями, предоставленными Лапин, Арс подтвердил, что в наборе данных LAION есть ее медицинские снимки. Во время нашего поиска фотографий Лапина мы также обнаружили тысячи похожих фотографий медицинских карт пациентов в наборе данных, каждая из которых может иметь аналогичный сомнительный этический или юридический статус, многие из которых, вероятно, были интегрированы в популярные модели синтеза изображений, которые такие компании, как Midjourney и Stability AI предлагаются как коммерческая услуга.

Это не означает, что кто-то может внезапно создать ИИ-версию лица Лапина (в соответствии с технологиями на данный момент) — и ее имя не связано с фотографиями — но ее беспокоит то, что частные медицинские изображения были запечены в продукт без какой-либо формы согласия или обращения за их удалением. «Утечка фото — это уже достаточно плохо, но теперь это часть продукта», — говорит Лапин. «И это касается чьих-либо фотографий, медицинских записей или нет. И потенциал будущего злоупотребления действительно высок».

LAION описывает себя как некоммерческую организацию с членами по всему миру, «стремящаяся сделать крупномасштабные модели машинного обучения, наборы данных и соответствующий код доступными для широкой публики». Его данные можно использовать в различных проектах, от распознавания лиц до компьютерного зрения и синтеза изображений.

Например, после процесса обучения ИИ некоторые изображения в наборе данных LAION становятся основой удивительной способности Stable Diffusion генерировать изображения из текстовых описаний. Поскольку LAION представляет собой набор URL-адресов, указывающих на изображения в Интернете, LAION не размещает сами изображения. Вместо этого LAION говорит, что исследователи должны загружать изображения из разных мест, когда они хотят использовать их в проекте.

Увеличить / Набор данных LAION изобилует потенциально конфиденциальными изображениями, собранными из Интернета, такими как эти, которые сейчас интегрируются в коммерческие продукты машинного обучения. Черные полосы были добавлены Ars в целях конфиденциальности.

Ars Technica

В этих условиях ответственность за включение определенного изображения в набор LAION становится причудливой игрой в перекладывание ответственности. В прошлую пятницу подруга Лапин задала открытый вопрос на канале #safety-and-privacy сервера LAION в Discord, спрашивая, как удалить ее изображения из набора. Инженер LAION Ромен Бомонт ответил: «Лучший способ удалить изображение из Интернета — это попросить хостинг-сайт прекратить его размещение», — написал Бомонт. «Мы не размещаем ни одно из этих изображений».

В США извлечение общедоступных данных из Интернета кажется законным, как подтверждают результаты судебного дела 2019 года. Значит, в большей степени виноват покойный врач? Или сайт, на котором в сети размещены нелегальные изображения Лапина?

Ars связался с LAION для комментариев по этим вопросам, но не получил ответа на момент публикации.

Записи приватов, секс шоу, секс чат

3688 Моделей онлайн

Not a free member yet?

Войти

Приват записи вебкам модели бесплатно 18+ // слив видео

Новый способ строить с помощью машинного обучения

1. Что такое Hugging Face Hub?

Модели

Наборы данных

Пространства

3. Как компании используют Private Hub для ускорения своей дорожной карты ML?

Обучение точных моделей быстрее

Использование предварительно обученной модели из Hub

Тонкая настройка предварительно обученной модели с пользовательским набором данных

Простая демонстрация моделей соответствующим заинтересованным сторонам

Масштабируйте выводы, избегая MLOps

Последние слова

Художник находит личные фотографии медицинских карт в популярном наборе данных для обучения ИИ.

Добавить комментарий Отменить ответ