Как мы писали нейросеть

[Tassdesu]

Обученная на датасете биржевых индексов моя нейросеть может предсказывать котировки цен.
А вот предсказать реальные котировки цен на бирже — она, к сожалению, не может.

То есть она предсказывает нереальные котировки цен? Или что?

Честно говоря, не понял в чём главная мысль статьи. Мол "Даже ранний ChatGPT что-то мог"?

[A1exMa]

Сеть делает реальные предсказания на основе данных, на которых была обучена. На основе предыдущего опыта. Но в реальном мире - каждый новый день не похож на предыдущий. И при наступлении определенных событий весь ваш опыт вы можете выбросить в топку - он становится не релевантным. Чтобы создать качественную по прогностическим характеристикам модель - нужны по настоящему большие данные сразу по многим срезам - и не только финансовым. У меня на руках были данные примерно за год по нескольким индексам и некоторым акциям - это было явно маловато, но меня больше увлекал сам процесс.

По второй части: основной поинт статьи был в том, что пару лет назад нейросети писали глупый код, который выглядел как компиляция (и многие думают, что они так пишут и до сих пор). Но сейчас - вы можете запустить пул агентов, и спалив некоторое количество токенов они напишут вам все что надо, за вас. И вам даже не придется открывать ide. В частности, код в репозитории мне оформил Клод за 15 минут. Попутно исправив пару багов, добавив пару других моделей активации (в оригинале там был чистый перцептрон на сигмоиде), и оформив примеры использования на типовых ml-датасетах. И это пугает.

Возможно, я бы предпочел жить в мире, где нейросети совершают глупые ошибки и галлюцинируют...

[igumnov]

Вот парень молодец! Взял сам разобрался, не каждый зумер так может. Респект!