Ще вземе ли хляба от ръцете ни изкуствения интелект?

Чак про.. но е нормално, задачата, която даваш... да си вложил поне за 5стинки мисъл в нея. От няколко месеца съм зарибен по подобряване на стари снимки. Якото е, че реално може в "реално време" да съпоставиш как един инструмет се ползва по различен начин от различни хора по света.
Ето един пример:

Задание
Виж файлът 35925
Резултат на друг човек с ИИ
Виж файлът 35926
Моя резутат
Виж файлът 35927

Дори ТИ да го пуснеш няколко пъти няма как да получиш еднакви снимки. LLM-ите не са детерминистични и това е основния проблем с ИИ в момента.

Ако му дадеш да сметне 1+1 100,000,000,000 пъти без достъп до външен posix инструмент (примерно) много голям процент от резултатите няма да върнат 2. През чатчетата, които цъкате всичките имат и пак не е достатъчно.

Т.е. примерно не да смята с bash (awk 'BEGIN {print 1 + 1}' или expr 1 + 1 все тая има хиляда варианта), а LLM-a да използва единствено основни математически принципи.

А докато не се реши детерминистичността ИИ никога няма да спре да халюцинира. Със сегашната трансформър архитектурата фундаментално няма как да стане.
Най-вероятно ще минат някакви години преди да има ново откритие, но аз лично се съмнявам, че ще е скоро, защото трябват няколко поколения по-бърз хардуер.

По принцип може до някаква степен резултатите да станат по-детерминистични, когато се вкарват правила и връзки в контекста ама пак никога няма да има 100% надеждни резултати, защото контекстния прозорец все още е много малък. 10 милиона токена нищо не са.

Например ако пишеш код да имаш е2е тестове, които проверяват абсолютно всичко до най-дребния детайл. Това правят и повечето frameworks, които сега се създават.
 
Дори ТИ да го пуснеш няколко пъти няма как да получиш еднакви снимки. LLM-ите не са детерминистични и това е основния проблем с ИИ в момента.

Ако му дадеш да сметне 1+1 100,000,000,000 пъти без достъп до външен posix инструмент (примерно) много голям процент от резултатите няма да върнат 2. През чатчетата, които цъкате всичките имат и пак не е достатъчно.

Т.е. примерно не да смята с bash (awk 'BEGIN {print 1 + 1}' или expr 1 + 1 все тая има хиляда варианта), а LLM-a да използва единствено основни математически принципи.

А докато не се реши детерминистичността ИИ никога няма да спре да халюцинира. Със сегашната трансформър архитектурата фундаментално няма как да стане.
Най-вероятно ще минат някакви години преди да има ново откритие, но аз лично се съмнявам, че ще е скоро, защото трябват няколко поколения по-бърз хардуер.

По принцип може до някаква степен резултатите да станат по-детерминистични, когато се вкарват правила и връзки в контекста ама пак никога няма да има 100% надеждни резултати, защото контекстния прозорец все още е много малък. 10 милиона токена нищо не са.

Например ако пишеш код да имаш е2е тестове, които проверяват абсолютно всичко до най-дребния детайл. Това правят и повечето frameworks, които сега се създават.

Примера беше да се види разликата в задаването на инструкциите. Т.е. и двамата решаваме един и същ проблем, с един и същ и туул но задаваме различни инструкции. Т.е. от естествения интелект зависи как се преставя изкуствения.. дали ще му предаде емоции, изобретателност и т.н...
 
Примера беше да се види разликата в задаването на инструкциите. Т.е. и двамата решаваме един и същ проблем, с един и същ и туул но задаваме различни инструкции. Т.е. от естествения интелект зависи как се преставя изкуствения.. дали ще му предаде емоции, изобретателност и т.н...

Ако ще да копи пейстнеш инструкциите на другия човек пак ще са различни снимките.

Да му опишеш изрично да са 1 към 1 отново няма да са същите.
 
Ако ще да копи пейстнеш инструкциите на другия човек пак ще са различни снимките.

Да му опишеш изрично да са 1 към 1 отново няма да са същите.

Ами нали това казвам, зависи от инструкциите. Той е дал по-общи и получава такъв резултат. Обаче, ако той даде моите, ше получи много близък резултат до моя. Може да не е 100% - 1 към 1, но почти. Но това е нормално защото все пак се възстановяват детайли, които ги няма.
 
Ами нали това казвам, зависи от инструкциите. Той е дал по-общи и получава такъв резултат. Обаче, ако той даде моите, ше получи много близък резултат до моя. Може да не е 100% - 1 към 1, но почти. Но това е нормално защото все пак се възстановяват детайли, които ги няма.

Въпрос на шанс и колко голям контекстов прозорец има модела е. Не на инструкции. ;)
 
100% успеваемост нямат дори най-добрите хора, а и не е нужно. Има десетки трикове за подобряване на качеството, които се ползват, когато трябва по важен проблем да се постигне най-добрият възможен резултат. Например, генерира се няколко пъти един и същ отговор, после друг модел анализира информацията, избира най-добрата и вече я показва на крайния потребител. Има "ансамбъл от експерти" - няколко строго специализирани в различни дейности модела, на които се разпределят задачи от контролиращ модел, който после събира най-точната информация и я подава на човека. И т.н. Миналото лято пък ChatGPT и Gemini паралелно решиха за златен медал задачите от олимпиадата по математика като просто ги пуснаха в режим да мислят няколко часа, колкото време се дава и на хората участници.

Програмистите не са точните хора, които могат да вадят най-доброто от изкуствения интелект. Това, което трябва да го имаш като талант, за да ползваш на макс възможностите на изкуствения интелект просто те го нямат, даже е противопоказно за тяхната професия.

В момента за хора с богато въображение, съчетано със силно развито критично мислене, комбинативност и малко вроден талант почти няма невъзможни неща, когато работят с най-добрите големи езикови модели.

Изкуственият интелект се използва като цяло изключително неефективно, неправилно и приложният му потенциал е на много ниско ниво. Гледам разни компании се мъчат да вършат определени дейности с изкуствен интелект, вместо просто да го използват да си направят обикновен софтуер за съответната дейност, който ще е 99.9% предвидим. Тук вече е ролята на програмистите да направят неща, които преди не са били възможни, но заданието трябва да се пише от съвсем друг тип специалисти, каквито има много малко засега.
 
Въпрос на шанс и колко голям контекстов прозорец има модела е. Не на инструкции. ;)

Не е точно шанс. Идеята е, че ИИ се държи така както му кажеш да се държи.
 
Не е точно шанс. Идеята е, че ИИ се държи така както му кажеш да се държи.

Мисля, че леко не разбираш как работят LLM моделите. Прочети какво става отдолу и как работят трансформърите.

В същността си те са статистически, вероятностни и прогнозиращи. Т.е. не са детерминистични. Нямат разсъждения, знания и т.н.

Това е и причината ако му дадеш задача да сметне 1+1 Х на брой пъти не винаги ще получиш 2.
 
Мисля, че леко не разбираш как работят LLM моделите. Прочети какво става отдолу и как работят трансформърите.

В същността си те са статистически, вероятностни и прогнозиращи. Т.е. не са детерминистични. Нямат разсъждения, знания и т.н.

Това е и причината ако му дадеш задача да сметне 1+1 Х на брой пъти не винаги ще получиш 2.

Прекалено се вглъбяваш. За мен работи, така както му кажа да работи. Тествах това със смятането. До 10000 пъти 1+1 не ми даде различно от 2.
 
Прекалено се вглъбяваш.

Аз съм човек, който дълбае в детайли за да разбере лимитациите на дадена технология. Професионално изкривяване. ;)

За мен работи, така както му кажа да работи. Тествах това със смятането. До 10000 пъти 1+1 не ми даде различно от 2.

Без да гледам скрипта знам, че ти е грешна методиката, по която си тествал.
 
Прекалено се вглъбяваш. За мен работи, така както му кажа да работи. Тествах това със смятането. До 10000 пъти 1+1 не ми даде различно от 2.
Така е господине. Много хора си мислят, че ИИ е като човек, а той е просто калкулатор. Не може да мисли, а търси в гугъл и прави обобщение на резултатите.
 
100% успеваемост нямат дори най-добрите хора, а и не е нужно. Има десетки трикове за подобряване на качеството, които се ползват, когато трябва по важен проблем да се постигне най-добрият възможен резултат. Например, генерира се няколко пъти един и същ отговор, после друг модел анализира информацията, избира най-добрата и вече я показва на крайния потребител. Има "ансамбъл от експерти" - няколко строго специализирани в различни дейности модела, на които се разпределят задачи от контролиращ модел, който после събира най-точната информация и я подава на човека. И т.н. Миналото лято пък ChatGPT и Gemini паралелно решиха за златен медал задачите от олимпиадата по математика като просто ги пуснаха в режим да мислят няколко часа, колкото време се дава и на хората участници.

Програмистите не са точните хора, които могат да вадят най-доброто от изкуствения интелект. Това, което трябва да го имаш като талант, за да ползваш на макс възможностите на изкуствения интелект просто те го нямат, даже е противопоказно за тяхната професия.

В момента за хора с богато въображение, съчетано със силно развито критично мислене, комбинативност и малко вроден талант почти няма невъзможни неща, когато работят с най-добрите големи езикови модели.

Изкуственият интелект се използва като цяло изключително неефективно, неправилно и приложният му потенциал е на много ниско ниво. Гледам разни компании се мъчат да вършат определени дейности с изкуствен интелект, вместо просто да го използват да си направят обикновен софтуер за съответната дейност, който ще е 99.9% предвидим. Тук вече е ролята на програмистите да направят неща, които преди не са били възможни, но заданието трябва да се пише от съвсем друг тип специалисти, каквито има много малко засега.
Промт инженеринга ще е супер професията до 5 години. Писатели създаващи трилъри и фантастика според мен ще са много добри и изобщо хора с развито въображение.
 
Аз съм човек, който дълбае в детайли за да разбере лимитациите на дадена технология. Професионално изкривяване. ;)



Без да гледам скрипта знам, че ти е грешна методиката, по която си тествал.

Понякога лимитациите се оказват собствените ни очаквания и възприятия.
 
Промт инженеринга ще е супер професията до 5 години. Писатели създаващи трилъри и фантастика според мен ще са много добри и изобщо хора с развито въображение.
Не мисля, защото ai може да напише и самия промпт.
 
Не мисля, защото ai може да напише и самия промпт.
Да, може и отново зависи как му е поднесена информацията и начина на подредба на фразите. За технически промтове се справя отлично, за някой други не.
 
Така е господине. Много хора си мислят, че ИИ е като човек, а той е просто калкулатор. Не може да мисли, а търси в гугъл и прави обобщение на резултатите.
Така е мадам. Всеки го ползва според възможностите си.
 
то освен ляба и саламa ша вземи
 
Да наречеш днешните LLM 'просто калкулатори, които търсят в Google', е като да наречеш мозъка 'просто био-електрическа верига'. Всеки го ползва според капацитета си – за някои е търсачка, за други е партньор в софтуерната архитектура. Иронията е, че тези, които най-много го подценяват, обикновено го ползват най-повърхностно. Комбинативността и критичното мислене са новата 'суперсила', защото ИИ дава суровия материал, но човекът трябва да е скулпторът.
 
Да наречеш днешните LLM 'просто калкулатори, които търсят в Google', е като да наречеш мозъка 'просто био-електрическа верига'. Всеки го ползва според капацитета си – за някои е търсачка, за други е партньор в софтуерната архитектура. Иронията е, че тези, които най-много го подценяват, обикновено го ползват най-повърхностно. Комбинативността и критичното мислене са новата 'суперсила', защото ИИ дава суровия материал, но човекът трябва да е скулпторът.
Преди са мислили същото и за калкулатора, господине. За хората е било странно как смята толкова бързо, но после са разбрали, че има и хора, които смятат по-бързо от калкулатори. Не е нужно само машинно изчисление, а трябва да има и интуиция.
 

Горе