Самый простой: "Задача непонятна. Требуются разъяснения"
Если говорить про эмбеддинги, то можно взять пары векторов для слов типа "учитель-учительница", "петух-курица", "тигр-тигрица", вычесть один из другого, усреднить результаты, получить нечто вроде вектора для "женского рода". Затем этот вектор вычесть из векторного представления слова "корабль" и найти ближайшее значение соответствующее какому-нибудь слову.
Задавал вопрос подразумевая что-то вроде операций над эмбеддингами. o1 потерялся в рассуждениях, у R1 была также идея с вычитаниями букв, но он от неё отказался. Скорее всего o1 дообучивали на сложных популярных вопросах типа "How many R's are in Raspberry?" и он склонен к такому решению, а в R1 этот этап был пропущен. В целом на творческих задачах мне у R1 ответы больше нравятся. Да и "цепь размышлений" позволяет легче дебажить запросы чем это происходит в o1.
Скажу за подогрев сидений, так как климат-контролем в моей машине совершенно невозможно пользоваться. Так вот, подогрев сидений в 99% случаев отключается во время езды. Где должна располагаться точка контроля температуры? Комфортно должно быть пользователю, а он в один день может ехать в брюках, в другой - в длинной куртке. И ещё, когда садишься в -30, то достижение определенной температуры не значит что она будет сохраняться, машина железная и тепло уходит быстро.
Это не решается переводом. Как пример, сгенерированные тексты в глубине которых лежит протестантская этика труда нельзя перевести на русский так, чтобы основой стало безразличие к материальному успеху.
Здесь может помочь fine-tuning и цензура, но пока не получается реализовать такое со 100% результатом.
Для хорошего результата AI надо обучать на большом количестве информации, и чем больше тем лучше. Корпус английского языка гораздо больше русского. Отсюда следует: либо посконный AI будет отставать, либо будет обучен на английском - это значит, что и концепты в нём будут западно-европейские. Культурный бэкдор.
Волшебных нет, есть приемлимые. В сфере разработки ПО.
Я, например, не рассматривал,в свое время, предложения от банков, крупных фирм, откровенных галер. В остатке были небольшие компании с интересными проектами, где влияние разработчика на результат велико (при условии нормальных софт-скиллов). Было из чего выбрать.
Это выбор людей - делать бесполезное (с их точки зрения) и оставаться недовольными, с этим сложно что-то сделать. Ведь можно найти вакансии по душе, с минимум бюрократии и прокладок между программистом и пользователем, но почему-то идут работать в банки и крупные интеграторы.
А готовый продукт, например ChatGPT, это не более чем результат толкового анализа и кропотливой разметки гигантского количества исходных текстов, которые, к слову, стали доступны как раз только в наши дни.
Например, GPT в ChatGPT обозначает "Generative pre-trained transformer" - подход в котором не требуются размеченные данные, это и позволяет запихнуть туда гигантские объемы информации без "кропотливой разметки".
Часто в примерах вижу, что не используется основная фишка - чат, когда есть история разговора и можно поправлять ChatGPT. Например, можно было написать что лучше использовать Index, а не Search, бот тогда обновит код.
У Pebble есть открытое API к акселерометру. Есть приложения для поддержки «умных будильников», типа Sleep as Android. Для мотивации к движению тоже пытаются написать что-то, например Letsmuv
Там почти с самого начала были ограничения https://openai.com/index/introducing-openai-o1-preview/ - видимо раньше хватало просто )
Самый простой: "Задача непонятна. Требуются разъяснения"
Если говорить про эмбеддинги, то можно взять пары векторов для слов типа "учитель-учительница", "петух-курица", "тигр-тигрица", вычесть один из другого, усреднить результаты, получить нечто вроде вектора для "женского рода". Затем этот вектор вычесть из векторного представления слова "корабль" и найти ближайшее значение соответствующее какому-нибудь слову.
$200 в месяц это pro подписка добавленная почти два месяца назад, цены на обычную подписку не изменились, так и стоит $20. Где они взвинтили цены?
Скрытый текст
Задавал вопрос подразумевая что-то вроде операций над эмбеддингами. o1 потерялся в рассуждениях, у R1 была также идея с вычитаниями букв, но он от неё отказался. Скорее всего o1 дообучивали на сложных популярных вопросах типа "How many R's are in Raspberry?" и он склонен к такому решению, а в R1 этот этап был пропущен. В целом на творческих задачах мне у R1 ответы больше нравятся. Да и "цепь размышлений" позволяет легче дебажить запросы чем это происходит в o1.
Там заодно ещё увеличили налог на прибыль с 20 до 25 процентов. Это естественным образом уйдет в цену для конечного потребителя и коснется всех.
Скажу за подогрев сидений, так как климат-контролем в моей машине совершенно невозможно пользоваться. Так вот, подогрев сидений в 99% случаев отключается во время езды. Где должна располагаться точка контроля температуры? Комфортно должно быть пользователю, а он в один день может ехать в брюках, в другой - в длинной куртке. И ещё, когда садишься в -30, то достижение определенной температуры не значит что она будет сохраняться, машина железная и тепло уходит быстро.
Так он лечится в большинстве случаев.
Это не решается переводом. Как пример, сгенерированные тексты в глубине которых лежит протестантская этика труда нельзя перевести на русский так, чтобы основой стало безразличие к материальному успеху.
Здесь может помочь fine-tuning и цензура, но пока не получается реализовать такое со 100% результатом.
Для хорошего результата AI надо обучать на большом количестве информации, и чем больше тем лучше. Корпус английского языка гораздо больше русского. Отсюда следует: либо посконный AI будет отставать, либо будет обучен на английском - это значит, что и концепты в нём будут западно-европейские. Культурный бэкдор.
Волшебных нет, есть приемлимые. В сфере разработки ПО.
Я, например, не рассматривал,в свое время, предложения от банков, крупных фирм, откровенных галер. В остатке были небольшие компании с интересными проектами, где влияние разработчика на результат велико (при условии нормальных софт-скиллов). Было из чего выбрать.
Это выбор людей - делать бесполезное (с их точки зрения) и оставаться недовольными, с этим сложно что-то сделать. Ведь можно найти вакансии по душе, с минимум бюрократии и прокладок между программистом и пользователем, но почему-то идут работать в банки и крупные интеграторы.
Например, GPT в ChatGPT обозначает "Generative pre-trained transformer" - подход в котором не требуются размеченные данные, это и позволяет запихнуть туда гигантские объемы информации без "кропотливой разметки".
Триггерюсь каждый раз когда вижу ссылки в запросах к ChatGPT. Не ходит он по ссылкам без плагина.
Но с другой стороны радует что контекста и слов в URL хватает для генерации правдоподобного ответа.
Добавили поддержку плагинов, теперь ChatGPT может слать POST запросы к API которое ему предоставили
Для упрощения можно воспользоваться подходом ELI5, т.е. написать, объясни мне <...> так как-будто мне 5/10/15 лет. В моем случае он упростил текст.
Я пользовался. И вашем случае можно попробовать написать в ответ "Ты ошибаешься, свойство Б в системе А есть" и посмотреть какая будет реакция.
Суть в том, что модель настраивается на лету, путем нормального человеческого диалога, а не поиска подходящего "промпта"
Часто в примерах вижу, что не используется основная фишка - чат, когда есть история разговора и можно поправлять ChatGPT. Например, можно было написать что лучше использовать Index, а не Search, бот тогда обновит код.
Запрет на экспорт в Россию и запрет импорта Россией работают немного по-разному.