LLM — новая реальность. Да, осталось много кто про них ещё не особо знает, кто «не верит» и т.д., но им всё сложнее не верить и не замечать.
Я заметил много параллелей между работой LLM и человеческим мозгом. Осознание некоторых параллелей очень порождает многие внутренние рассуждения и инсайты.
Какие параллели и инсайты я вижу:
— Модели очень разные, есть например, рассуждающие модели, а есть не рассуждающие — так же и люди, есть те, кто шустро, быстро что-то делают и хороши в этом, а есть те, кто много думают и хороши в этом. Первые хороши где надо по-быстрому подсуетиться, вторые — где качественно подумать. И «применять» таких людей нужно в релевантных этой составляющей задачах… как и нейросети. Нужен просто фактологический ответ — спроси «быструю», нужно обдумать — спроси «умную».
— У нейросети есть системные промпты. Это и те которые ты прописываешь и те, которые разработчики зашили. О, это отличный аналог всему тому, что у человека на уровне подсознания — это и ценности, убеждения, какие-то яркие предыдущие прожженные в мозгу опыты и т.д.
Мне хотелось бы получить простую табличку:
Компания | Полный текст комментария | Статус | Объяснение |
---|---|---|---|
Schlumberger | Сервисмены Schlumberger начали предлагать свои услуги нефтяникам... | Пытается вернуться | Комментарий упоминает активные шаги по возвращению. |
YouTube | Ролик заканчивается, и теперь нет антирусской повестки... | Пытается вернуться | Комментатор отмечает изменения в алгоритме. |
General Electric | Мне на днях звонил один из директоров GE в Москве... | Пытается вернуться | Упоминается контакт с московским филиалом компании. |
Boeing | Boeing хочет продавать детали и самолеты в РФ... | Пытается вернуться | Комментатор утверждает, что Boeing интересуется рынком. |
Реальный ответ: если важна точность, то никак. Но я решил проверить, можно ли быстро вытащить данные с помощью LLM.
«Эта веха — ключевой момент для будущего открытого AI, укрепляющий позиции США как лидера в области конкурентоспособных моделей с открытым исходным кодом, — сказал представитель компании.
Ничего конкретного, так, локальный поток мыслей.
Немножко стриггерено соседними постами про AI, убивающий алго, или трейдинг в целом, или рынок, не помню уже.
Буду стараться, говоря про AI оперировать понятием LLM, это намного предметней.
Исчезнет ли возможность зарабатывать на рынке в течение 10 лет — думаю, нет. Исчезнет ли рынок в течение 10 лет – думаю нет. Станет ли зарабатывать сложнее (в другой формулировке: станет ли рынок эффективней) – думаю, да, это общий тренд, он и до LLM был. Другое дело, что, возможно, не корректно оценивать просто эффективность рынка в вакууме. Корректно оценивать эффективность в контексте имеющихся технологий и знаний, с этой точки зрения эта некая «относительная эффективность» вероятна колеблется в районе константы. Другими словами, ты просто используешь другие технологии, подходы, концепции, вычислительные мощности для извлечения эджа, это делает твои действия в абсолютном значении намного более эффективными, но в относительном ты, по сути, стоишь на месте.
Сознательная часть мозга делает свою работу, но и бессознательная не спит. И она у меня генерировала… опасения на тему AI и будущего, ближайшего и не очень. Сделал некоторый заныр по некотором веткам этой тематики, чтобы получить для себя ответы на некоторые вопросы, в частности в разрезе конкретных рисков и опасений. Немножко причесал представление по этой теме.
Ну что, если будущее ещё не наступило, то уже явно подступает.
Многое из того, что мы читали в фантастических книжках уже за окном или скоро будет.
Что например:
— Разговаривать с костюмом, машиной, компьютером, чем угодно.
— Говорить компьютеру: найди мне то, обобщи мне это, а помнишь, а как ты думаешь, а приблизь картинку и т.д.
— Более мощный AI (а-ля AGI) – тоже не выглядит чем-то далёким.
— Роботы уже прыгают, ходят очень бодро, мелкая моторика уже тоже вполне ух, LLM к ним уже тоже прикручивают, в том числе мультимодальные, это все постепенно становится лучше, в какой-то момент покажут что-то прорывное, каким был в свое время айфон, например.
Квантовая физика как сонет Шекспира.
Торговая теория, объясненная пиратом.
Детская сказка о космическом динозавре.
Люди с удовольствием просили современных чат-ботов создавать всевозможные необычные тексты.
Некоторые запросы оказались полезными в реальном мире — например, маршруты путешествий, школьные сочинения или компьютерный код.
Современные большие языковые модели (ЛМС) могут генерировать их все, хотя тем, кто уклоняется от домашней работы, следует остерегаться: модели могут ошибаться в некоторых фактах и склонны к полетам фантазии, которые их создатели называют «галлюцинациями».
Если не принимать во внимание случайные сбои, все это представляет собой огромный прогресс. Еще несколько лет назад такие программы были бы научной фантастикой. Но штамповка письма по запросу может оказаться не самой важной способностью llm.
Их умение генерировать текст позволяет им действовать как универсальные логические механизмы. Они могут следовать инструкциям, генерировать планы и отдавать команды для выполнения другими системами.