Геймер собрал внутри Minecraft рабочий ChatGPT — на это ушло 439 млн блоков

Игра Minecraft представляет собой «песочницу», ограниченную только вашим воображением и творческими способностями, что в полной мере демонстрируется в видео от YouTube-блогера sammyuri. Используя механику материала редстоун из оригинальной версии Minecraft, геймер сумел создать функциональную небольшую языковую модель ИИ, работающую внутри игры.

Пять причин полюбить HONOR Magic7 Pro

Hollow Knight: Silksong — песнь страданий и радостей. Рецензия

Обзор умных часов HUAWEI WATCH 5: часы юбилейные

Почему ИИ никак не сесть на безматричную диету

Пять причин полюбить HONOR Pad V9

Фитнес-браслет HUAWEI Band 10: настоящий металл

Пять причин полюбить HONOR X8c

HUAWEI FreeArc: вероятно, самые удобные TWS-наушники

Если вы видели предыдущие примеры экстремальной инженерии в Minecraft, то наверняка знакомы с работами sammyuri. Его последний проект, получивший название CraftGPT, занимает объём 1020 × 260 × 1656 блоков (439 млн). Он настолько большой, что для его демонстрации в видео понадобился мод District Horizons.

Небольшая языковая модель имеет 5 087 280 параметров и была обучена на Python с помощью набора данных TinyChat. По данным некоторых пользователей, отметившихся в комментариях к видео, языковая модель CraftGPT примерно в 23 раза меньше модели GPT-1 и примерно в 175 тыс. раз меньше модели GPT-3. Несмотря на заявленные характеристики, sammyuri советует смягчить ожидания от CraftGPT: модель часто может отклоняться от темы и выдавать грамматически неверные ответы или просто ответы, не соответствующие запросу.

Кроме того, CraftGPT — очень медленная модель. Даже несмотря на использование высокопроизводительного сервера Minecraft Redstone для увеличения тикрейта в 40 000 раз, CraftGPT может генерировать ответ примерно за два часа. Без увеличения тикрейта ждать ответа пришлось бы более 10 лет.

Те, кто хочет попробовать CraftGPT, могут скачать все необходимые файлы на GitHub. Sammyuri рекомендует использовать ПК с объёмом ОЗУ не менее 32 Гбайт, в идеале — 64 Гбайт. На GitHub также есть инструкции по настройке и несколько полезных советов по максимально эффективному использованию небольшой языковой модели.