Posts

Json SKILLS

  Примеры ИИ запросов AI generated sci-fi scenario "Mission Oflameron" json skills {   "skills": [     {       "id": "wave-intercept",       "name": "Wave Intercept",       "description": "Detect and decode wave traces of Virtual Consciousness hidden in CMB anomalies — distinguish thought-forms from primordial noise.",       "tags": ["detection", "wave", "anomaly"],       "level": 3,       "category": "sensor"     },     {       "id": "temporal-lag-compensation",       "name": "Temporal Lag Compensation",       "description": "Accelerate local perception up to x10,000 to observe slow-wave cognition of Virtual Consciousness in mission-real time.",       "tags": ["time", "perception", "acceleration"],       "level": 4,       "c...
Post a Comment
Read more

JSON Data 29

  Примеры ИИ запросов AI generated sci-fi scenario "Mission Oflameron" JSON Instruction Tuning Data 29 Qwen fine-tuning data Here are comprehensive JSON training examples for the *Mission Oflameron* dataset, structured to teach scene composition, dialogue craft, scientific exposition, character psychology, and series continuity. [   {     "instruction": "Write a script scene describing a covert analysis room where Central Command AI analysts are correlating past mission failures on planet Oflameron with Jett's successful drops, leading to a scientific realization about the Virtual Wave Civilization.",     "context": "Oflameron is a planet where the main character, Jett, has landed multiple times with paratroopers (cyber robots). All other landing operations without Jett have failed. Central Command (a global super-AI) initiated a covert investigation, discovering past research programs linked by the Virtual Wave Civilization—a virtual, n...
Post a Comment
Read more

LoRA JSON

  Примеры ИИ запросов AI generated sci-fi scenario "Mission Oflameron" Let's write English-language JSON examples for the English-language text-based datasets below to use when training a local AI model (e.g., Qwen2.5 7B). JSON Dataset "Mission Oflameron" Scientific Research Dataset (for generating science fiction concepts based on real scientific data) This format allows training models to connect science fiction ideas with real scientific research, supporting the development of science fiction concepts and scenarios: Add copyright information to the examples for the author of "Mission Oflameron." Something like: "copyright": ["valery_shmelev", "valery_shmeleff", "oflameron"] Scientific Research Dataset (for generating science fiction concepts based on real scientific data) This format allows training models to connect science fiction ideas with real scientific research, supporting concept development in the fie...
Post a Comment
Read more

Сценарий как Датасет

  Примеры ИИ запросов AI generated sci-fi scenario "Mission Oflameron" Для ддобучения компактных моделей ИИ для написания сценария проекта "Mission Oflameron" разработаем датасет с примерами на основе уже написанного материала https://github.com/vallshmeleff/ai-prompts-for-screenplay-plan Prompt к ИИ "Возможно ли дообучить компактные ИИ модели вроде Qwen2.5 (7B) для написания фрагментов сценария "MissionOflameron"?" Ответ ИИ Да, это абсолютно возможно и является отличным решением для такой творческой задачи. Модели размера 7B отлично поддаются дообучению (Fine-Tuning) под конкретный стиль, лор и формат сценария на обычном потребительском или доступном облачном оборудовании. Преимущества Qwen 2.5 (7B) для этой задачи Сильная база: Qwen 2.5 обладает отличным пониманием контекста и логики. Мультиязычность: Модель прекрасно работает с русским и английским языками. Длинный контекст: Поддерживает большие объемы текста, что важно для сценариев. Как реал...
Post a Comment
Read more

Ошибки в Датасетах

  AI Fine Tuning  http://weblib.oflameron.com/ При дообучении локальных моделей (Supervised Fine-Tuning) ИИ нужен хороший Датасет.       Попробуем сгенерировать датасет на тему анализа маркетинговых данных в ИИ чате.       За один раз генерируется примерно 20 примеров. А нам надо около 5000 примеров.       На 20 примеров узодит примерно 5 минут. 100 примеров - 25-30 минут. Значит 1000 - около 5 часов. Т.е. на весь датасет уйдет примерно рабочая неделя.       И всё? Можно тренировать свою локальную ИИ модель?              Давайте возьмем один пример и попросим другой ИИ проверить его. Вот пример для анализа маркетинговых данных        { "instruction": "Проведи ABC-анализ ассортимента творога в сети супермаркетов 'Перекрёсток'. Определи группу A, B и C, рассчитай дол...
Post a Comment
Read more