Возможно это и будет кардинально новая технология, этого нельзя исключать. Но самая близкая из существующих именно NFT. Создавать и продвигать эту технологию без участия технологических гигантов вроде Google, Apple вряд ли кто-то будет, т.к. в идеале должно реализовываться на уровне ОС со всеми протоколами безопасности. А на что они сделают ставку мы можем только гадать.
Так и есть. Архитектура LLM хороша для создания пространства эмбеддингов и не более. А они уже в свою очередь должны передаваться в нейросеть с совсем другой архитектурой. Как органы чувств у человека - они такие же линейные и однонаправленные, получают информацию и трансформируют во внутреннее представление для мозга. Только вместо того, чтобы создавать мозг, пытаются сделать архитектурно "Мегаглаз".
Поэтому и нужен NFT 2.0 - включение цепочек доверия и системы верификации личности, а возможно и системы репутации на базе блокчейна в дополнение к базовой технологии.
И авторства и механизм передачи прав. Например профессиональный фотограф может продавать свои работы. Это более универсальный механизм и он целиком в концепции NFT, базовая инфраструктура готовая.
Есть, даже публичные. Тот же Мистраль, если мне память не изменяет. При значительно меньшем числе параметров, но более качественном датасете обходит по качеству более сложные модели. Но собрать такой датасет для модели размером 7B еще по силам, а для моделей на триллион параметров - нереально. Поэтому подается все подряд, что можно найти и с качеством уже не заморачиваются.
По факту исследование не совсем корректно, даже совершенно здоровый человек может найти у себя симптомы, например с утра, в виде головной боли и сухости во рту. И если для живого врача "диагноз" сразу понятен, то нейронная сеть будет искать заболевание, т.к. контекст запроса именно такой. И ведь найдет! Человек мнительный испугается и вместо холодильника с рассолом, побежит на обследование.
Все современные модели лишены критичности к результатам собственной генерации, на них сильно влияет контекст, не говоря уж об эпизодических галлюцинациях. Поэтому как помощник врача, например подсказать возможные редкие заболевания на базе сочетания симптомов - да, тут она незаменима. Но не более. Реально говорить о замене специалиста можно будет лишь когда мы получим общий искусственный интеллект, который будет мыслить как человек. Но до этого еще годы развития.
Усилия и результаты похвальные, но если решили сделать нейросеть, способную играть в шахматы, то начинать надо не с этого. В конце концов есть множество готовых, отлаженных фрэймворков для программирования нейросетей, тот же tensorflow или pytorch. Основная сложность тут - собрать и подготовить обучающий датасет. Без него нейронная сеть не заработает, а практика показывает, что именно создание датасета - 95% всей работы. В Вашем случае нужно разобрать пошагово многие тысячи шахматных партий, создав из них обучающий датасет. А если создадите и еще сделаете публичным для других, сообщество будет очень благодарно ) Успехов!
В целом выводы для современного состояния дел верные. Сейчас генеративные модели не способны заменить креативного спеца. Эти модели линейны как прямая кишка, не умеют анализировать как человек, рефлексировать, обдумывать результат собственной генерации. Это архитектурный недостаток. Плюсом идет то, что для получения вменяемого качества генерации модель необходимо обучать десятками и сотнями терабайт информации. Естественно такого количества качественной информации просто нет и в ход идет все, что могут найти. Результат налицо...
В нашем мире ни в чем нельзя быть уверенным. Но очевидно, если известный репортер станет жертвовать репутацией, создавая фейки ради наживы, он быстро станет печально известным и лишится репутации и доверия.
Чисто теоретически, да. Если конечно реальные авторы не подадут в суд и не предоставят доказательство обратного.
Опять же, я говорю об nft 2.0 не в контексте их коммерческой составляющей, как объекте спекуляций и наживы, что мы уже наблюдали несколько лет назад, а в контексте борьбы с цифровыми фейками, когда технология позволяет определить - стоит доверять конкретной фотографии или ролику или нет.
Когда фотография с убегающим от полиции Трампом подписана известным репортером, то понятно, что ей можно доверять. Если же она без подписи, либо подписана каким-то неким Джо Б., то понятно, что веры никакой )
Можно так сделать, но это как раз пресловутые костыли. Пытаться искусственными конструкциями заставить делать то, к чему архитектура не приспособлена. В реальном AGI процессы генерации и обучения должны быть параллельные и взаимосвязанные. Если в процессе генерации, модель что-то "осознала" новое, она должна это сама запомнить, а не надеяться на то, что в очередных терабайтах обучающих данных через полгода ей попадется эта истина. А если не попадется? Если человечество еще не осознало эту самую истину?
На базе LLM создать AGI наверное можно, раздув саму модель до невообразимых размеров, обвешав дополнительными модулями, усложняя сам принцип и архитектуру и порождая еще больше внутренней непредсказуемости. Но сам факт того, что Альтман рассуждает о строительстве атомных электростанций, чтобы получать гигаватты энергии для ИИ, контент для его обучения приходится высасывать из пальца генерировать искусственно, уже говорит о том, что мы идем куда-то не туда. Все гениальное, как известно, должно быть просто.
Возможно это и будет кардинально новая технология, этого нельзя исключать. Но самая близкая из существующих именно NFT. Создавать и продвигать эту технологию без участия технологических гигантов вроде Google, Apple вряд ли кто-то будет, т.к. в идеале должно реализовываться на уровне ОС со всеми протоколами безопасности. А на что они сделают ставку мы можем только гадать.
Так и есть. Архитектура LLM хороша для создания пространства эмбеддингов и не более. А они уже в свою очередь должны передаваться в нейросеть с совсем другой архитектурой. Как органы чувств у человека - они такие же линейные и однонаправленные, получают информацию и трансформируют во внутреннее представление для мозга. Только вместо того, чтобы создавать мозг, пытаются сделать архитектурно "Мегаглаз".
Поэтому и нужен NFT 2.0 - включение цепочек доверия и системы верификации личности, а возможно и системы репутации на базе блокчейна в дополнение к базовой технологии.
И авторства и механизм передачи прав. Например профессиональный фотограф может продавать свои работы. Это более универсальный механизм и он целиком в концепции NFT, базовая инфраструктура готовая.
Есть, даже публичные. Тот же Мистраль, если мне память не изменяет. При значительно меньшем числе параметров, но более качественном датасете обходит по качеству более сложные модели. Но собрать такой датасет для модели размером 7B еще по силам, а для моделей на триллион параметров - нереально. Поэтому подается все подряд, что можно найти и с качеством уже не заморачиваются.
По факту исследование не совсем корректно, даже совершенно здоровый человек может найти у себя симптомы, например с утра, в виде головной боли и сухости во рту. И если для живого врача "диагноз" сразу понятен, то нейронная сеть будет искать заболевание, т.к. контекст запроса именно такой. И ведь найдет! Человек мнительный испугается и вместо холодильника с рассолом, побежит на обследование.
Все современные модели лишены критичности к результатам собственной генерации, на них сильно влияет контекст, не говоря уж об эпизодических галлюцинациях. Поэтому как помощник врача, например подсказать возможные редкие заболевания на базе сочетания симптомов - да, тут она незаменима. Но не более. Реально говорить о замене специалиста можно будет лишь когда мы получим общий искусственный интеллект, который будет мыслить как человек. Но до этого еще годы развития.
Усилия и результаты похвальные, но если решили сделать нейросеть, способную играть в шахматы, то начинать надо не с этого. В конце концов есть множество готовых, отлаженных фрэймворков для программирования нейросетей, тот же tensorflow или pytorch. Основная сложность тут - собрать и подготовить обучающий датасет. Без него нейронная сеть не заработает, а практика показывает, что именно создание датасета - 95% всей работы. В Вашем случае нужно разобрать пошагово многие тысячи шахматных партий, создав из них обучающий датасет. А если создадите и еще сделаете публичным для других, сообщество будет очень благодарно ) Успехов!
В целом выводы для современного состояния дел верные. Сейчас генеративные модели не способны заменить креативного спеца. Эти модели линейны как прямая кишка, не умеют анализировать как человек, рефлексировать, обдумывать результат собственной генерации. Это архитектурный недостаток. Плюсом идет то, что для получения вменяемого качества генерации модель необходимо обучать десятками и сотнями терабайт информации. Естественно такого количества качественной информации просто нет и в ход идет все, что могут найти. Результат налицо...
В нашем мире ни в чем нельзя быть уверенным. Но очевидно, если известный репортер станет жертвовать репутацией, создавая фейки ради наживы, он быстро станет печально известным и лишится репутации и доверия.
Чисто теоретически, да. Если конечно реальные авторы не подадут в суд и не предоставят доказательство обратного.
Опять же, я говорю об nft 2.0 не в контексте их коммерческой составляющей, как объекте спекуляций и наживы, что мы уже наблюдали несколько лет назад, а в контексте борьбы с цифровыми фейками, когда технология позволяет определить - стоит доверять конкретной фотографии или ролику или нет.
Когда фотография с убегающим от полиции Трампом подписана известным репортером, то понятно, что ей можно доверять. Если же она без подписи, либо подписана каким-то неким Джо Б., то понятно, что веры никакой )
распределенный реестр хранит не только информацию об авторстве, но и время создания. По-моему, ваш вопрос решается вполне очевидным образом.
у вас будет оригинал скриншота )
Я очень надеюсь, что безумной эйфории 2020-22 уже не повторится )
Можно так сделать, но это как раз пресловутые костыли. Пытаться искусственными конструкциями заставить делать то, к чему архитектура не приспособлена. В реальном AGI процессы генерации и обучения должны быть параллельные и взаимосвязанные. Если в процессе генерации, модель что-то "осознала" новое, она должна это сама запомнить, а не надеяться на то, что в очередных терабайтах обучающих данных через полгода ей попадется эта истина. А если не попадется? Если человечество еще не осознало эту самую истину?
На базе LLM создать AGI наверное можно, раздув саму модель до невообразимых размеров, обвешав дополнительными модулями, усложняя сам принцип и архитектуру и порождая еще больше внутренней непредсказуемости. Но сам факт того, что Альтман рассуждает о строительстве атомных электростанций, чтобы получать гигаватты энергии для ИИ, контент для его обучения приходится
высасывать из пальцагенерировать искусственно, уже говорит о том, что мы идем куда-то не туда. Все гениальное, как известно, должно быть просто.