Comments 165
А кто же будет писать промпты для сетей, генерирующих промпты?
Разработчики микросервисов (API)
Вот-вот. Тот факт, что появились высокоуровневые генераторы ассемблера, привело лишь к тому, что человек начал писать код на 1 уровень дальше от железа. Возможно, тут тоже будет много слоев...
Мы приближаемся к потолку, выше уровнем уже некуда скоро будет...
Главное, чтобы мы оставались этим потолком и очередной chatgpt не решил оптимизировать количество звеньев
Асимптотическое приближение к единственной кнопке "сделать зашибись")
Есть вариант при дальнейшем повышении уровня абстракции уйти по кольцу, и снова вернуться к машинным кодам
До потолка еще далеко. Полагаю, это будет чтение мыслей, мысленный интерфейс.
Разве что в полицию, чтобы автоматический робот автоматически возбуждал уголовное дело за мыслепреступление. Вот тогда это будет потолок дна.
К/Ф Особое мнение
...И автоматически приводил в исполнение, потому что "нет причин не доверять показаниям полицейского" (см. https://ru.wikipedia.org/wiki/Хроники_будущего, эп. 5)
" В общем как по мне - Ваши претензии это просто "лишь бы побурчать". Можно до чего угодно докапываться, и в мониторах радиация, и кирпичи на голову упасть могут и т.д. " (с) @APXEOLOG
И да и нет. Что касается нет. Складывается мнение что это какая-то пиар акция производителей видеокарт , то была крипта, теперь нейронки. Мне кажется до "Скайнет" ещё очень далеко , очень-очень. Да нейронка научилась использовать готовые инструменты . По сути имеем Джуна который очень быстро находит инфу , очень быстро ...и? Джун то хоть со временем начинает "осознавать". Непонятно где решение проблем человечества путем построение сложнейших математических моделей, ну не знаю , обработка и анализ ситуации на небе не прилетит ли в очередную пятницу 13 метеорит ? Данных ведь слишком много, нужно их как-то обрабатывать же ... Насущных вопросов так много, так много ..Пока не видел особой активности в подобных областях. Ход мыслей надеюсь понятен ...Что касается да. Смущает что это вызывает такой силы резонанс. Читают вот джуны и многие ведутся на этот пук типа "все больше не надо". Потому что с высокой вероятностью пук этот развеется и нужны будут опять инженеры , да другого класса , возможно, но инженеры . Короче скептически смотрю на это всё, так как есть много нерешённых вопросов потребление электричества, физическая пропускная сила периферии, обслуживание, хранение.....Но как инструмент который позволяет упростить, ускорить работу, это самое оно .....
Похожие экперименты с дном показали что за каждым дном следует ещё одно.
И тут в потолок постучал Скайнет.
На одинаковый промпт одна сетка выдаёт разный результат. Какие языки программирования дают разный результат при одинаковых вводных ? По-моему промпт+ИИ сетка не является языком программирования с точки зрения повторяемости результата.
Какие языки программирования дают разный результат при одинаковых вводных
Хах. Звучит как тема задания для конкурса типа IOCCC: "напишите программу, корректную на двух языках и делающую разное"
"напишите программу, корректную на двух языках и делающую разное"
Да банальщина типа i+++++i
Да банальщина типа i+++++i
Не скомпилируется, т..к. первый ++ вернёт r-value, к которому второй ++ уже неприменим. Но идея с UB понятна. Хотя может не в C++ и скомпилируется и нет UB.
Все не функциональные, при наличии стейта изменяемого во времени работы. При добавлении базы данных как стейта - уже и функциональные.
Это не так работает (в отсутствие в коде намеренного рандома).
"Одинаковые вводные" = одинаковые исходные "стейты", базы данных, окружение (и его "стейты") и ввод.
Если в этом случае нечто даёт разные результаты, то, увы, это никак программой назвать нельзя. Соответственно, то на чём это написано, языком программирования тоже назвать не получится
Какие языки программирования дают разный результат при одинаковых вводных ?
Любые, позволяющие работать с числами с плавающей запятой, многопоточностью, доступом ко внешним системам, относительно программы (системные часы, IO)
с числами с плавающей запятой
Это неверно - результат будет одинаковый (если на одном и том же железе), просто коммутативность операций может не выполняться, там где математически подразумевается. К тому же языки тут не при чем, а влияют здесь внешние факторы.
Хотя возможно в случае нейросети тоже можно добиться одинаковых результатов, если использовать генератор псевдослучайных чисел с фиксированным seed и не использовать обучение в процессе, хотя это будет не особо практично.
многопоточностью, доступом ко внешним системам, относительно программы (системные часы, IO)
Так это всё вводные. Если их состояние не будет меняться, то и результат не поменяется.
А теперь можно взять истинный ГСЧ :)
Зачем? То, что разные вводные дают разные результаты никто не оспаривает.
Это не разные входные данные. Истинный ГСЧ в принципе генерирует случайное, при полностью одинаковых входных данных.
А какие, выходные? Или уточните, что вы имеете в виду под "взять истинный ГСЧ"? Может, я не так понял.
А я теперь вот сомневаюсь что мы вообще об одном и том же говорим.
Функция будет чистой, если она будет 1. детерминированной, 2. без побочных эффектов. Грубо говоря, эти условия можно достичь, если явно передавать в функцию все необходимые данные, и на выходе получать одинаковые данные при каждом запуске (+исключив побочные эффекты, очевидно). Даже в случае псевдо ГСЧ этого можно достичь, т.к. алгоритм генерации известен. Но это не прокатит если мы используем истинный ГСЧ, т.к. он работает на основе истинно случайных процессов (тепловой шум, квантовые эффекты, и т.п.) - т.е. тут в принципе нельзя достичь чистоты функции.
То, что вы называете "истинным ГСЧ" - это в первую очередь аппаратный датчик истинно случайных процессов. Алгоритмов генерации истинных случайных чисел не существует.
То, что вы называете "истинным ГСЧ"
Это не я его так называю, это все его так называют. Гуглите "true random number generator" / "TRNG".
аппаратный
Естественно, источник случайных данных аппаратный, по другому быть не может.
true random number generator - это не истинный ГСЧ, это генератор истинно случайных чисел. И это не алгоритм, а девайс )
true random number generator - это не истинный ГСЧ
А теперь переведите дословно "true random number generator".
И это не алгоритм, а девайс
Спасибо, кэп. Но этот дивайс живет не сам по себе в вакууме.
true - относится к number, а не к generator
Девайс не живет в вакууме, но для программ это всего лишь устройство ввода, и детерменированность алгоритмов никуда не исчезает. ГСЧ - это источник входных данных для других алгоритмов, не более того.
true - относится к number, а не к generator
А почему вы думаете, что в фразе "истинный ГСЧ" истинный относится к генератору, а не к числам? :)
но для программ это всего лишь устройство ввода, и детерменированность алгоритмов никуда не исчезает
Абстрагируясь, это можно рассматривать как функцию, которая выдает всегда не детерминированные данные и в принципе не может быть чистой.
А почему вы думаете, что в фразе "истинный ГСЧ" истинный относится к генератору, а не к числам? :)
Русский язык штука такая - в нем понятно, что к чему относится.
Абстрагируясь, это можно рассматривать как функцию, которая выдает всегда не детерминированные данные и в принципе не может быть чистой.
Функция чтения данных с мыши/клавиатуры точно такая же нечистая. Абстрагироваться надо по-другому - ГСЧ это устройство ввода данных в программу, не более того. И исходное утверждение, что при одних и тех же входных данных программы выдают один и тот же результат остается верным.
Русский язык штука такая - в нем понятно, что к чему относится.
Ну я просто встречаю периодически фразу именно в таком виде (и мне она больше нравится, чем полная расшифровка), и предполагал, что это устоявшееся выражение, и не нужно дополнительно пояснять за слова.
Функция чтения данных с мыши/клавиатуры точно такая же нечистая.
Технически её можно сделать чистой, т.к. мы детерминировано получаем ввод (хоть и с внешнего устройства, что нажали то и получили). Т.е. опять же, абстрагируясь на уровень выше. В случае с TRNG же, детерминизмом тут даже и не пахнет вообще никак.
Любая конечная последовательность чисел может быть аналитически описана, поэтому невозможно выяснить - является ли любой генератор истинно случайным :)
Функции чего? Генерации случайных чисел или их обработки? В первом случае, по-моему, ответ очевиден. Во втором случае, ГСЧ будет источником ввода.
Но речь, действительно, была не о том. А о влиянии языка программирования на результат. В сравнении с промптами для ИИ.
Если их состояние не будет меняться, то и результат не поменяется.
И этот конь хранится в Парижской палате мер и весов. :)
с одинаковыми прочими параметрами (seed, например, и ещё кучка) - и результат одинаковый, так что не выдумывайте
ещё кучка
Включая железо, на котором все это считается. Если одна модель нейрожелезки округляет (или ошибается в расчётах) вычисления чуточку по другому - что с повторяемостью произойдет?
Ну так и вычисления с плавающей точкой по идее могут различаться на разных железках.
Если железо выполнено по стандарту IEEE 754 (CPU, GPU) , то ничего не должно отличаться. Всякие нейроакселераторы и тензорные блоки на GPU ему не следуют.
Нет. Результат операций с плавающей точкой зависит от порядка операций: в общем случае (a+b)+c != a+(b+c). Распараллелить вычисления, гарантируя стабильный порядок операций - это очень сложная задача, которая решается крайне редко, только в критических случаях.
Так порядок одинаковый. С чего бы ему меняться?
Сделано заявление что "вычисления с плавающей точкой по идее могут различаться на разных железках".
Разумеется, при распараллеливании свёртки и других алгоритмов с зависимостями между элементами, порядок может меняться, но это несущественно для обсуждаемого вопроса.
При условии, что мы генерируем через CPU интерфейс. Если же всё на GPU, то любая модификация библиотеки или обновление драйвера изменит выходной результат. На auto1111 для этого даже добавили специальный флаг в настройках, т.к люди выли, что каждое обновление ломало им seed.
temperature = 0 даст повторяемый результат. Вариативность ответа просто включена дефолтно.
temperature = 0 даст повторяемый результат. Вариативность ответа просто включена дефолтно.
А должно ли нас вообще интересовать что возможно в теории, если на практике это не будет использоваться...
Если пользователь инструмента не умеет использовать инструмент, это не проблема его создателя, а пользователя.
Это дефолтная настройка системы, которой будет пользоваться люди не являющиеся специалистами в настройках этого инструмента.
Эти люди будут предоставлять Вам различные услуги, включая те, от которых будет зависеть Ваши безопасность, здоровье и благополучие.
И это будет проблема не создателя или пользователя, а ВАША.
Эти люди будут предоставлять Вам различные услуги, включая те, от которых будет зависеть Ваши безопасность, здоровье и благополучие.
У Вас всегда есть выбор - не пользоваться такими услугами.
У Вас есть выбор не общаться с людьми у которых с собой смартфоны?
В теории, да, но это будет очень геморно, дорого и сильно неудобно.
Вот так же и с людьми, которые используют в своей работе AI/LLM - они не просто БУДУТ везде, а они УЖЕ везде.
Они даже сами этого не знают и просто пользуются тем что им продали в магазине или выдали на работе.
Ну вот представьте, сидит перед Вами врач и что-то набивает на компьютере или в смартфоне.
Вы что, полезете смотреть что за софт он использует и какие технологии лежат в основе этого софта?
Ну вот представьте, сидит перед Вами врач и что-то набивает на компьютере или в смартфоне.
Врач уже сейчас вбивает что-то в программу, которую кто-то написал для поликлиники. И вполне возможно, что там есть баги - Вы же не проводили аудит. И какая разница между положением сейчас и положением с LLM, если вы одинаково не можете доверять программам в обоих случаях?
И какая разница между положением сейчас и положением с LLM, если вы одинаково не можете доверять программам в обоих случаях?
Это правильный вопрос, на который у меня есть правильные ответы. :)
1) Разница в том, что LLM это дополнительный слой над тем контентом который уже есть сейчас. То есть, в возможным неточностям сейчас, добавляются новые.
2) Сейчас мы имеем дело с воспроизводимым результатом. Если врач берёт дозировку из справочника, то у него каждый раз будет один и тот же результат, а если есть подозрение что врач неправильно прочитал - можно вернуться и перепроверить. А вот LLM даёт результат который (а) неизвестно откуда взялся и (б) каждый раз разный.
Да, мы уже сейчас имеем шанс на то, что цифровой справочник будет обновлён и результат будет иным, но такие изменения являются эксцессами, в то время как изменчивость результатов работы LLM - норма.
Это все демагогия и домыслы. LLM можем заменить другой слой, а не стать новым. Врач результат вопсроизводит, а программа при сохранении делает *= Math.random() потому что ну вот так вот написали не подумав.
Изменчивость в LLM действительно есть, ну так не нужно каждый раз вычислять что-то, правильно? Доктор же не хранит пробирку с вашей кровью в сейфе и делает анализ повторно каждый раз, когда ему нужно узнать результат?
В общем как по мне - Ваши претензии это просто "лишь бы побурчать". Можно до чего угодно докапываться, и в мониторах радиация, и кирпичи на голову упасть могут и т.д.
Доктор же не хранит пробирку с вашей кровью в сейфе и делает анализ повторно каждый раз, когда ему нужно узнать результат?
Доктор открывает интерфейс и пишет или говорит голосом "каковы симптому чумы" и ему каждый раз выдают разные варианты ответа.
Можно до чего угодно докапываться, и в мониторах радиация, и кирпичи на голову упасть могут и т.д.
Или выдумывать примеры про пробирки с анализами, при обсуждении работы с информационными системами.
Доктор открывает интерфейс и пишет или говорит голосом "каковы симптому чумы" и ему каждый раз выдают разные варианты ответа.
Что я могу сказать, Вы видимо просто не делали реальных приложений с использованием LLM. Не вижу смысла спорить в таком случае.
Не вижу смысла спорить в таком случае.
Ну вот и выяснилось в чём проблема, вместо того чтобы слушать и беседовать, Вы начали спорить - игнорируя то что Вам непонятно.
Что я могу сказать, Вы видимо просто не делали реальных приложений с использованием LLM.
Реальный мир срать хотел на то, что думают разработчики интерфейсов.
Реальный мир просто берёт и использует то что есть, так как захотелось.
Я, например, очень хочу не пользоваться кодами, отсылаемыми по SMS. Но увы.
Какие языки программирования дают разный результат при одинаковых вводных ?
Если отвечать на Ваш вопрос по сути, то, увы, ответ "да".
В том смысле, что язык программирования обновляется и это будут две разных версии одного и того же языка.
Кроме того, это могут быть разные версии окружения, в котором запущен язык, и используемого им внешнего софта.
То есть, в теории, при каждом запуске одного и того же кода должен получиться один и тот же результат, но на практике возможны варианты.
Настолько "возможны варианты", что получение бинарно совпадающего исполнимого файла из одной кодовой базы это серьезная проблема. Например для тех, кто проверяет, что вот этот вот представленный на сертификацию программный комплекс действительно соответствует вот этой переданной на аудит пачке исходников. (точнее для тех, кто пытается пройти эту сертификацию)
Любой. В довольно широких уже пределах даже в рамках одной и той же аппаратной платформы. Можно ещё вспомнить errata интелов с обновлениями микрокода, которые, само собой, влияют на результат.
Любые, где есть команда rand() ?
В принципе любые. Вспоминается история, где частица инвертировала знчение в регистре
Ну так то можно и кувалдой про CPU.
https://www.youtube.com/watch?v=vj8DzA9y8ls
там ученый изнасиловал журналиста. Никто не заявлял что это точно cosmic ray, просто одна из гипотез, самая маловероятная. есть более простые объяснения. Если вы именно про N64 вспомнили.
Рандомизация результата достигается одним простым действием.
Но для этого нужно понять как нейросеть работает
Твой промпт преобразуется энкодером в матрицу значений. Цифру, лотерейный билет, можно обозвать значение как угодно - которое как бильярдный шар проходит сквозь нейросеть с брутфорсом подобранными значениями через перебор базы данных и пропускается и запускает процесс генерации ответа.
Так вот что бы ответ получался у всех разный создатели нейронок , добавляют одно замечательное действие. Они добавляют рандома к полученой матрице после энкодера и уже в этом виде пускают на генерацию.
Сюрприз ты очень слабо контролируешь результат. По сути влияют лишь первые слова, а каждое следующие все меньше.
То есть нейросеть даже не знает что ты хочешь, по сути это очень хитрый архиватор базы данных, который на полученный сигнал выдает ответ.
Вот и вся магия. Залезь в нейронку, отключи рандомизатор, и на один запрос будет строго один ответ. Иногда таких рандомизаторов несколько. В Стейбл диффужин еще влияет стратовый "шум" генерируемый отдельным зерном.
Еще важно количество проходов нейросети по запросу. Но это уже мелочи, в сравнение с модификацией твоего промпта.
Ах да. Вся магия же пропадет. Это хорошо заархивированная база данных умеющая смешивать сущности внутри себя за счет статистических методов и перебора миллиардов образцов. Все тогда будут получать одинаковое и обвинять друг друга в плагиате. Впрочем этот рандомизатор обынчо делают неотключаемым для пользователя.
Какие языки программирования дают разный результат при одинаковых вводных ?
Если не рассматривать программу, работающую в вакууме, программист всегда закладывается на разный результат ее выполнения, так как на результат могут повлиять:
временная недоступность ресурса
результаты работы параллельных потоков / процессов
ограниченность ресурсов памяти, выделенной текущему процессу...
Все эти try - catch, circuit breaker-ы, транзакционная обработка данных - как раз примеры того, что детерминизм в программировании - вещь эфемерная.
Это не вполне так. Во-первых, она может выдавать результат в формате, скажем, json, в котором будут формализованы запрошенные признаки. Во вторых, отклонение может не играть такой существенной роли по сравнению с тем, что сетка вообще способна извлечь смысл из речи. В-третьих, собственно, одна из задач промпт-инженера - это создавать инструкции, минимизирующие вариативность формальной части ответа.
В общем, это вполне отдельная профессия, которая будет сильно мутировать, усложняться не столько в промптинге, сколько в описании всё более сложных заданий. При том, что их декомпозиция, как справедливо замечено в статье, не алгоритмическая. Т.е., с формальной точки зрения, это вообще иная практика, чем программирование. Или другой вид программирования... Примерно как Си и Пролог.
Ну, например, запрос из неупорядоченного списка всегда будет случайным. Т.е. по этому критерию почти любой язык подойдёт.
В Stable Diffusion что я использую есть параметр Seed (число максимум 10^19), по умолчанию он рандомный но если отключить рандом то результат будет повторятся. В chatGPT может что то подобное есть.
Case random(10) of
0:....
1:...
Нейросетки, генерирующие промпты для сетей, генерирующих промпты. И так далее.
Человек не нужен, дорогой!
Только Хозяин. Любые его пожелания лучше выполнит ИИ чем люди, люди вообще не нужны....
По идее тот, кто лучше разбирается в продукте: менеджеры продукта или заказчики. Но у них и без того своих дел полно. Поэтому они берут в команду исполнителя, скажем - бизнес аналитика. Но аналитику заниматься такой Игрой в бисер, изо дня в день подбирая слова, тоже нет резона. Поэтому они берут в команду исполнителя @MagisterLudi с ответственностью как у гейм-мастера и зарплатой как у школьного учителя.
Промпт-промпт инженер.
Новая востребованная и актуальная профессия.
Нейросети, которые пишут промпты для нейросетей, генерирующих промпты, обучающих нейросети, которые создают программы, которые настраивают нейросети, которые пишет Сигма-Нео в своей собственной матрице 😎
Другая нейросеть. Она напишет запрос, чтобы другая нейросеть написала запрос, чтобы другая нейросеть написала запрос, чтобы его выполнил Stable Diffusion:
интернет
А теперь такую же,
Выделить проблемную область, но не как на картинке, а поточнее. В начало промта добавить hoof++. Произвести inpaint, выбрать более удачный вариант.
Когда не в первый раз делаешь, работы на 30 секунд.
Prompt engineer detected!
Hoof++ хороший язык, но сложный. Говорят в стандарте Hoof++26 будет попроще
Когда не в первый раз делаешь, работы на 30 секунд.
То есть без человека опять не получается?
А в целом изолированные картинки оно, допустим, научилось делать — и даже править какие-то детали. Но с веденем персонажа по-прежнему всё медленно и печально.
То есть без человека опять не получается?
Получается. Но потом приходит человек, и у него другие требования. Открываем гугл фото, ищем "фото лошади на задних ногах." На большинстве фото у лошади нет задних копыт, потому что она стоит в траве.
Но с веденем персонажа по-прежнему всё медленно и печально.
Тут согласен, уже минут десять придётся поработать.
https://semiurg.ru/comics/
(ой, извините не в тот уровень)
Это к чему сейчас было?
К ведению персонажа. Комикс нарисован нейросеткой.
То-то я и смотрю — почему из картинок ни хрена не понятно, что происходит: почему в каждом кадре какие-то левые люди и машины всё время появляются:
Если верить тексту, то это вроде бы как "Чертёнок" (стр. 7 и 9) —
Сеня, ты зачем усы сбрил,
И непонятно, что тут автор сказать хотел — тут два разных мужика должно быть, или типа один? Потому что за один кадр и волосы цвет поменяли, и костюм, и морщины на лбу возникли.
за один кадр и волосы цвет поменяли, и костюм, и морщины на лбу возникли
В традиционном синематографе это называется киноляп ;)
почему из картинок ни хрена не понятно, что происходит
Вопрос на засыпку из школьной литературы. Так что, собственно говоря, хотел сказать автор? Ничего? Тогда неважно, что там происходит.
Так что, собственно говоря, хотел сказать автор?
Автор хотел сказать, что нейросетка умеет прилично рисовать комиксы (пятнадцать раз ха-ха).
Ну пока что это выглядит достаточно уныло. Как стихи у Незнайки. Рифма вроде есть, смысла вроде нет. Так то не вижу, почему бы это не улучшить. Добавить петабайтов, гигагерцов, слоев в эти самые нейросетки.. Кубитов.. База контента накоплена огромная, пережевывать, усреднять и рандомизировать можно ооочень долго. Все базовые сюжетные ходы еще Шекспир запатентовал, и ничего, справляются писатели, и плагиатом это не называют. А в порно воще сплошные римейки, и финал известен заранее ;)
мы вам перезвоним
Будет еще смешнее, если обратить внимание на размер пацана относительно лошади (это не пони)
Год назад в соц сетях видел прям наплыв "промт инженеров". В том числе и знакомые, которые решили переквалифицироваться в "профессию будущего". Сейчас почти все уже удалили это из своих профилей. Спрашиваю, что пошло не так. Почти все отвечают, что никто ни разу за это не заплатил.
Похожая история была с nft и криптовалютами.
в смысле похожая?? за нфт платили миллионы, а за крипту миллиарды и до сих платят
Миллионы, да. А кому-то копейки. А 99.4% не получили даже копейки. Что-то мне подсказывает что промпт-инженеры тоже были, но также очень мало - видел несколько вакансий.
Ну не путайте, блокчейн-программисты были и до сих пор востребованны на хорошие деньги.
Ну, если именно разработку смотреть, то там околонулевое отличие блокчейн-разработчика от любого другого потому что там api и даже если смарт-контракт, то там совсем нет кода и стандарт интерфейса, иначе совместимо не будет. Это не сильно отличает от типичного бекенда когда приходит задача интегрироваться с каким-нибудь сервисом. А если смотреть со стороны создания самих нфт - то там как я и написал.
Я вот как бэкендер всех этих красивых искусственных лошадей на ноль делил.
Так то логичнее было бы их на ноль умножать)
Ну если постараться, то можно и делить. В любом случае, сначала надо определить операцию деления над лошадями )
Натуральным образом, операция деления определена на подмножестве натуральных чисел. Осталось определить на всем остальном множестве всех чисел, а также на множестве лошадей)
При попытке создания кода с теоретическим количеством багов стремящихся к нулю, фактическое их количество стремится к бесконечности.
Вот так же и с конями.
Ну, удачи )
Вообще-то всё уже давно украдено, но можете повторить.
На счёт деления на множестве лошадей не знаю, а вот у одноклеточных есть даже несколько видов деления.
Про деление лошадей в мясном плакат должен где-то висеть.
Это не оператор, действующий из множества лошадей в множество лошадей ;)
При делении амёбы получаются амёбы, а вот при делении лошади, коровы или свиньи по определению с плаката из мясного отдела - получается уже не лошадь.
Хотя если взять от лошадей функционал в виде их количества, то да, с количеством лошадей задача сводится к уже решенной на расширениях числовой прямой.
Ну, если рассмотреть лошадь как набор элементарных частиц, то деление лошадей определено на ограниченном множестве натуральных чисел)
Для этого нужен функционал (не тот, который используют вместо функциональности), а его тоже сперва надо определить.
Вопрос лишь в том, стоит тут разводить функан, или ограничиться переопределением операций?..
Впрочем, в юриспруденции лошади хорошо делятся - получается доля в лошади со значением в диапазоне с 0 по 1.
Более того, можно даже на 0 делить, результат тоже будет в диапазоне с 0 по 1, но определяется по довольно запутанным алгоритмам.
Получали бесконечное количество красивых искусственных лошадей в итоге?
Зачем вам столько лошадей?
Айтишеый мир пробиваетдно тупости. А там оказывается, ещё дно. И ещё.
Я нахожу забавным тот факт, что биологическая нейросеть пишет промпты для искусственных. Хотя вот если одна нейросеть получает на вход более человечный промпт и пишет промпт для другой нейросети, то это эквивалентно тому, что у нас просто одна нейросеть, понимающая человеческие промпты. Их там можно ещё более тесно интегрировать, обучить совместно и вообще разницы не будет. В принципе, некоторые генераторы изображений уже переписывают промпты с помощью языковых моделей - Dall-E, Ideogram.
Ещё вчера мы думали, что наша миссия создать пластик, а теперь оказалось - что писать промпты. :(
как умение выражать свои мысли можеть быть профессией? если так, то мы все промт-инженеры. только с разной квалификацией в различных вопросах.
На должном уровне на это способно очень ограниченное множество людей.
Тут проблема в том, что оно не 'умение выражать свои мысли'. А знание того, что если (условно) добавить 'напиши красивый вкусный текст о...' в запрос-заклинание - то результат получается лучше.
А почему получается и можно ли как-нибудь список таких магических слов рациональным способом получить? А кто бы знал. Из опыта следует что магический артефакт лучше работает, если эти слова туда добавлять. Поэтому составляем списки-гримуары хорошо работающих заклинаний. Причем, вообще говоря, совсем не гарантируется, что в конкретном случае они тоже сработают хорошо или не перестанут работать в будущем.
как умение выражать свои мысли можеть быть профессией?
Писатели?
Сиди на берегу реки и жди, пока мимо тебя не проплывет очередная "профессия будущего". ©
Рассвет и закат NLP.
Иногда (ну ладно, всегда) при чтении новостей из мира нейросетей, у меня возникает ощущение дурдома.
А если юзеру была нужна первая лошадь? Семейный фотоальбом, скажем, сфальсифицировать.
Чем дальше тем больше это все начинает напоминать религию.
1. некая сущность которую мы не понимаем как она устроена (бог). 2. Обращение к этой сущности за помощью(молитва). 3.Появление тех, кто "знает" как к этой сущности "правильно" обращаться (проповедники). Осталось дождаться церкви великого GPT и гонений тех, кто будет утверждать, что это всего лишь программа
Вы забыли, что ещё нужен пророк - тот кто объявит GPT богом.
Минуточку...
некая сущность которую мы не понимаем как она устроена (бог)
Это не бог. Это дух интернета. Или, вот помнится, были всякие хорошие термины эгрегор, ноосфера, астральный план со всей инфой мира и так далее. Вот это оно и есть. Рукотворное нечеловеческое (хоть и очень старательно притворяющееся) нечто - сумма содержимого Интернета.
Поздравляю, Вы изобрели Adeptus Mechanicus
Ну, во всяком случае, от этого "бога" желаемый результат (пусть и не всегда идеальный) получаешь горадо чаще, чем от всех остальных богов вместе взятых.
(А потом будет вот так.)
Сто пятьсот комментариев юмористического содержания и ни одного в котором бы кто-то сказал: "Что мешает им поставить эту нейронку как слой перед основной чтобы избежать танцев с бубном и строка запроса сразу через слой уходила в основную нейронку". Таким образом мы бы даже не догадывались что основная нейронка с человеческой точки зрения тупая как сибирский валенок и к ней нужен особый нейронный шаман чтобы мы могли обращаться к ней и получать вразумительные ответы.
А прикиньте лет так через 10 появится нейросеть равная человеку а через 20 нейросеть превосходящая всех нас вместе взятых, и нам вместо запросов о красивой картинке можно будет делать запросы: "Окей чат GPT 15 Как мне со 100% результативностью заработать 10 миллионов долларов за 1 год легально, сохранив здоровье и рассудок" и она такая выдает 30 страниц пошагового плана от А до Я.
Остаётся проблемка того что поскольку на самом деле главной ценностью на планете являются человеко-часы с разным уровнем знаний, так что если все захотят сделать такой запрос то не останется тех кто его будет осуществлять.
Тогда нужно менять запрос на: Окей как сделать машинку делающую все что угодно, эдакий 3D принтер для всего на свете.
Смешнее всего будет если все это появится на самом деле, с удовольствием бы глянул на этот конец всего.
Люди издревле пишут промпты и неплохо насобачились.
Называют их по-разному, например Должностные Инструкции. В общем случае в них нейросеть поумнее задает набор правил, по которым нейросети попроще что-то творят. Чтобы нечеткая логика и ограниченный объем не заруинили работу в целом, нейросетки-исполнители тренируют.
Если натренировать до восьмидесятого левела, то оно само себе указания выдает.
Так что да, будут промпт-инженеры. Главбуху без разницы, на кого орать. Все упирается в натренированность исполнителя и результат обнадеживает: пишет грамотно, пальчики считать научился, в теме всего, но путается, факт. Наблатычится, дело наживное
Исследователи: профессия промпт-инженера умерла, не успев появиться