StarLens: как я натренировал Gemma 4 на 118 000 реальных звёзд, и она стала гидом по космосу

Разработчик взял модель Gemma 4 и накормил её данными о 118 000 настоящих звёзд — получился StarLens, персональный планетарий в кармане. Теперь нейросеть не только болтает о коде, но и знает, где находится Альфа Центавра и почему она не светит в твоём районе.

Как это работает и зачем это нужно?

StarLens использует Gemma 4 для ответов на астрономические вопросы, распознавания созвездий и даже планирования наблюдений. Представь, что ты выходишь на балкон с ноутбуком, спрашиваешь «Что за яркая точка рядом с Луной?» — и получаешь ответ без гугления. Удобно, особенно если ты забыл, что Венера не звезда, а планета (бывает).

Проект построен на кастомном датасете из каталогов звёзд и объектов глубокого космоса. Разработчик явно провёл не одну бессонную ночь, разбирая координаты и спектральные классы, чтобы модель не путала Полярную звезду с пролетающим спутником Starlink. Кстати, в датасет вошли не только звёзды, но и галактики, туманности и скопления — так что StarLens может стать твоим гидом даже в самые тёмные уголки Вселенной.

Юмор ситуации в том, что мы привыкли использовать LLM для написания писем и генерации кода, а тут кто-то решил: «А дай-ка я научу её звёздам». И это работает. Правда, теперь, когда ты спросишь у нейросети «Почему у меня не компилируется проект?», она может ответить: «Возможно, из-за ретроградного Меркурия».

Комментарий студии METABYTE: Очень вовремя — как раз когда наш продакт-менеджер утверждает, что дедлайн «на небесах», мы сможем проверить, не врёт ли он, с помощью StarLens.