При уже небольшом перегреве белки своричиваются и перестают работать как должно.
Если придираться, то точнее сказать, что белки при перегреве сворачиваются неправильно, так как большинство белков в норме как раз и должно сворачиваться, в чём им, по мере сил, помогают шапероны.)
В ней, на мой взгляд, есть, конечно, здравое зерно, хайп AGI сейчас явно имеет место быть. Но настораживает и некоторое число передёргиваний, например
Снова и снова оказывается, что невозможно достичь 100% точности от машины
Очевидно, что 100% точности невозможно достичь и от человека, вопрос лишь в том, каково соотношение в проценте ошибок.
Новая зима ИИ вполне возможна, но вспомним крах дот комов в 2000 году. На сколько он задержал развитие IT отросли? По моей субъективной оценке, не более, чем пару лет, вряд ли и сейчас она будет продолжительнее. Короче, я всё же оптимист.)
Думаю тут могут помочь последние разработки на основе ИИ, позволяющие перевести значительную долю предварительных испытаний из in vivo в in silico. AlphaFold в этом смысле лишь первая ласточка. Поглядим, как оно дальше пойдёт.
Я согласен, если говорить конкретно о генетике, наверное, да. Единственное, по срокам это может быть не быстро, клинические испытания в медицине длятся чуть ли не десятилетиями. Насколько помню, тестировать технологию CRISP для излечения врождённой слепоты начали ещё 6 лет назад, но о переходе её в серию доя сих пор, вроде, так ничего и не слышно.
Вот первая статья из планируемой серии, условно, про генные сети прокариот: https://habr.com/ru/articles/1000170/ На днях думаю продолжить статьёй про генные сети эукариот, а дальше уже перейти к нейронным сетям, социальным сетям, и закончить LLM, рассматривая всю эволюцию в целом как некий единый информационный процесс, постепенно захватывающий всё новые носители. Как-то так. Ещё есть идея написать серию статей про происхождении жизни, может быть, так же, про возможность панспермии. Если у вас есть соответствующий интерес, готов, к сотрудничеству, напишите про свои идеи, обсудим. Удачи!
Это настройка декодирования - там много режимов, пользователь (точнее, оператор) может выбирать и настраивать их самостоятельно. Проблема в том, что такой режим довольно "дорогой" и пользуются им на практике довольно редко.
Баланс скорость/качество можно регулировать. У нас типичное замедление было не более 1.5-2.0 раз, зато адекватность итоговой оценки достоверности ответа ощутимо повышалось. Если везде на развилках графа вероятности хорошие (простой запрос), то будет вообще только один проход и время обработки будет то же самое. Перебор вариантов происходит лишь для реально трудных случаев, но там всё равно много чего можно при этом ускорить.
В API довольно часто доступны logprobs (их надо явно запрашивать), и в целом это и есть score ответа с точки зрения модели (правда, они скорее отражают perplexity, но с некоторыми допущениями это можно считать "качеством" в попугаях).
Просто логарифм произведения значений весов при прохождении пути по графу, судя по моему опыту, не всегда даёт адекватную оценку. Тут важно именно сравнение с альтернативными путями (если нет оппонентов, то ты всегда прав) и нужно считать, например, энтропию итогового списка. В общем, если бы можно было запрашивать, например, до 3-5 возможных ответов со своими ско, это бы реально полезно кмк.
Уже горжусь!:) А разработчики LLM про него в курсе?:) Почему бы хотя бы итоговое score ответа юзерам не сообщать? Мне кажется, это сняло бы, по крайней мере, часть проблем.
Мне кажется, вы путаете интеллект среднестатистического человека, и интеллект всего человечества. Первое если ещё и не достигнуто, то уже очень близко к тому. А до второго ещё минимум несколько лет, как мне кажется.
С оригинальной статьёй почти во всём согласен, но вот её обзор, IMHO, похоже, очень халтурно сделан с помощью какой-то LLМ, и явно нуждается в улучшении).
Увы, студенческая стипендия при таком подходе кончилась бы очень быстро, не говоря уже о том, что нередко проблема была именно в опечатках, которые сами девочки и делали. Уж лучше по рабоче-крестьянски с помощью бритвы и клея.)
И про отпечатки бактерий в метеоритах, кстати, тоже: https://scorcher.ru/theory_publisher/show_art.php?id=337
Есть такое дело, я об этом ещё более 10 лет назад писал: https://www.socionauki.ru/almanac/issues/evolution_5/014-031.pdf
Спасибо! А нельзя ли дать ссылку и на оригинальную статью?
Это вообще ни о чём.(
Всё началось, имхо, сильно раньше, чем 70 тыс. лет назад, см, например, серию статей на Хабре про это, которую я недавно начал:
https://habr.com/ru/articles/1000170/
https://habr.com/ru/articles/1001976/
Но, в принципе, на эту тему люди уже давно медитируют, чуть ли не с начала XX века, вот, скажем, мои измышлизмы примерно от 2009 года: https://aicommunity.narod.ru/TheBase/KombEvol.html
Поглядим, как в итоге карта ляжет.)
Если придираться, то точнее сказать, что белки при перегреве сворачиваются неправильно, так как большинство белков в норме как раз и должно сворачиваться, в чём им, по мере сил, помогают шапероны.)
Спасибо за статью.
В ней, на мой взгляд, есть, конечно, здравое зерно, хайп AGI сейчас явно имеет место быть. Но настораживает и некоторое число передёргиваний, например
Очевидно, что 100% точности невозможно достичь и от человека, вопрос лишь в том, каково соотношение в проценте ошибок.
Новая зима ИИ вполне возможна, но вспомним крах дот комов в 2000 году. На сколько он задержал развитие IT отросли? По моей субъективной оценке, не более, чем пару лет, вряд ли и сейчас она будет продолжительнее. Короче, я всё же оптимист.)
Думаю тут могут помочь последние разработки на основе ИИ, позволяющие перевести значительную долю предварительных испытаний из in vivo в in silico. AlphaFold в этом смысле лишь первая ласточка. Поглядим, как оно дальше пойдёт.
Я согласен, если говорить конкретно о генетике, наверное, да. Единственное, по срокам это может быть не быстро, клинические испытания в медицине длятся чуть ли не десятилетиями. Насколько помню, тестировать технологию CRISP для излечения врождённой слепоты начали ещё 6 лет назад, но о переходе её в серию доя сих пор, вроде, так ничего и не слышно.
Вот первая статья из планируемой серии, условно, про генные сети прокариот: https://habr.com/ru/articles/1000170/ На днях думаю продолжить статьёй про генные сети эукариот, а дальше уже перейти к нейронным сетям, социальным сетям, и закончить LLM, рассматривая всю эволюцию в целом как некий единый информационный процесс, постепенно захватывающий всё новые носители. Как-то так. Ещё есть идея написать серию статей про происхождении жизни, может быть, так же, про возможность панспермии. Если у вас есть соответствующий интерес, готов, к сотрудничеству, напишите про свои идеи, обсудим. Удачи!
Спасибо! Как раз сейчас начал писать серию статей для Хабра на в чём-то схожие темы, но больше с теоретическим уклоном.)
Ну тогда и обсуждать нечего, ибо название статьи бессмысленно. Расходимся.)
Баланс скорость/качество можно регулировать. У нас типичное замедление было не более 1.5-2.0 раз, зато адекватность итоговой оценки достоверности ответа ощутимо повышалось. Если везде на развилках графа вероятности хорошие (простой запрос), то будет вообще только один проход и время обработки будет то же самое. Перебор вариантов происходит лишь для реально трудных случаев, но там всё равно много чего можно при этом ускорить.
Просто логарифм произведения значений весов при прохождении пути по графу, судя по моему опыту, не всегда даёт адекватную оценку. Тут важно именно сравнение с альтернативными путями (если нет оппонентов, то ты всегда прав) и нужно считать, например, энтропию итогового списка. В общем, если бы можно было запрашивать, например, до 3-5 возможных ответов со своими ско, это бы реально полезно кмк.
Уже горжусь!:) А разработчики LLM про него в курсе?:) Почему бы хотя бы итоговое score ответа юзерам не сообщать? Мне кажется, это сняло бы, по крайней мере, часть проблем.
Понял, спасибо!
Думаю да, почему нет? Мы же говорим про AGI, а не про ASI.
Мне кажется, вы путаете интеллект среднестатистического человека, и интеллект всего человечества. Первое если ещё и не достигнуто, то уже очень близко к тому. А до второго ещё минимум несколько лет, как мне кажется.
С оригинальной статьёй почти во всём согласен, но вот её обзор, IMHO, похоже, очень халтурно сделан с помощью какой-то LLМ, и явно нуждается в улучшении).
Увы, студенческая стипендия при таком подходе кончилась бы очень быстро, не говоря уже о том, что нередко проблема была именно в опечатках, которые сами девочки и делали. Уж лучше по рабоче-крестьянски с помощью бритвы и клея.)
.