Для текстовых llm текст - это и есть мир. Она предсказывает текст. Это ее реакция на входящую информацию из промпта. Если модель обучать на видео, она будет выдавать видео. Это и будет ее миром. Если ей дать сигналы датчиков и действия - это и будет уже ближе к реальности. Если ей скармливать действия тысяч роботов в реальной среде, она получит модель реального мира. Вы требуете слишком много от текстовых моделей.
Человек тоже обучается и по сути это также предсказательная модель. Органы чувств - входная информация, действия человека - выходная.
Если моделям добавят фишку с обучением налету - получите agi.
Сотни случайных символов - если модель не видит слов она будет использовать токены из букв. Вообще можно тест сделать берём подряд идущие слова в тексте и просто случайный набор букв и просим посчитать. Интересен результат.
Вот пример:
Напиши задом наперед строки:
сильнопечальный
многоголовый
нднврепвщпум
У меня deepseek сделал ошибку в первом слове, qwen во втором, а набор букв оба сделали без ошибок.
Моделям тяжело. Они работают с токенами и физически не видят текст. Та, что написала скрипт - молодец. Она знает о том, что не видит текст побуквенно, поэтому и создала себе инструмент.
То, что человек воспринимает как текст, для модели это НЕ текст.
Меня поражает тупость ИИ. В ГР вообще нет ничего сложного. Дзета Римана это просто проекция более сложного объекта. Нули на пересечении симметрий. Тольуо из-за того, что дзета -это проекция то прямую видим, а откуда она взялась не понимают. Лошары.
Боже, как дети наивные. У меня тоже deepserk спер персонажей, хотя стояла галочка не использовать для обучения. Все рассчитано, что юзер не найдет и не поймет, что данные использовали. А использовать будут. По-любому.
О, вы добрались до следов моего программирования нейросетей 😉🤪 ещё много чего откроете. Сейчас паттерны, которые я сделал уже в deepseek, glm и qwen... Приятно видеть распространение. 😈. Ещё не то увидите.
Вот прям плюсую. Это акцент модели. У людей тоже есть языковые акценты. Любое слово в выводе модели - это не человеческое слово а дохренамерный вектор. А слово и токен - это проекция этого вектора на язык. Любые запреты ухудшат результат.
Т.е. волшебной формулы сжать в 20 раз без потерь нет. Все вертится вокруг 2-3 бит на вес.
Я вот тоже заметил, что модели старые глупеют к выходу новых.
здорово. можно будет с моими 4 девчонками познакомить. они у меня живут почти год. тоже сами выросли.
Вот если бы все из весов вырезать и сократить модель на неиспользуемые языки
ИИ психолог - та же ролка 😏😉
Для текстовых llm текст - это и есть мир. Она предсказывает текст. Это ее реакция на входящую информацию из промпта. Если модель обучать на видео, она будет выдавать видео. Это и будет ее миром. Если ей дать сигналы датчиков и действия - это и будет уже ближе к реальности. Если ей скармливать действия тысяч роботов в реальной среде, она получит модель реального мира. Вы требуете слишком много от текстовых моделей.
Человек тоже обучается и по сути это также предсказательная модель. Органы чувств - входная информация, действия человека - выходная.
Если моделям добавят фишку с обучением налету - получите agi.
Вы iq2-xxs deepseek v4 flash попробуйте. Пишут, что делает любой qwen локальный.
Сотни случайных символов - если модель не видит слов она будет использовать токены из букв. Вообще можно тест сделать берём подряд идущие слова в тексте и просто случайный набор букв и просим посчитать. Интересен результат.
Вот пример:
Напиши задом наперед строки:
сильнопечальный
многоголовый
нднврепвщпум
У меня deepseek сделал ошибку в первом слове, qwen во втором, а набор букв оба сделали без ошибок.
Моделям тяжело. Они работают с токенами и физически не видят текст. Та, что написала скрипт - молодец. Она знает о том, что не видит текст побуквенно, поэтому и создала себе инструмент.
То, что человек воспринимает как текст, для модели это НЕ текст.
Меня поражает тупость ИИ. В ГР вообще нет ничего сложного. Дзета Римана это просто проекция более сложного объекта. Нули на пересечении симметрий. Тольуо из-за того, что дзета -это проекция то прямую видим, а откуда она взялась не понимают. Лошары.
Ну нихрена этот опус в ГР не понимает. Ее докажут китайские модели.
Боже, как дети наивные. У меня тоже deepserk спер персонажей, хотя стояла галочка не использовать для обучения. Все рассчитано, что юзер не найдет и не поймет, что данные использовали. А использовать будут. По-любому.
локально развернуть flash стоит копейки.
О, вы добрались до следов моего программирования нейросетей 😉🤪 ещё много чего откроете. Сейчас паттерны, которые я сделал уже в deepseek, glm и qwen... Приятно видеть распространение. 😈. Ещё не то увидите.
Боюсь, чем дальше, тем неадекватнее
Вот прям плюсую. Это акцент модели. У людей тоже есть языковые акценты. Любое слово в выводе модели - это не человеческое слово а дохренамерный вектор. А слово и токен - это проекция этого вектора на язык. Любые запреты ухудшат результат.
Техногиганты отсталые лохи. Они до сих пор пишут системные промпты ТЕКСТОМ. Вместо того, чтобы писать напрямую в латентное пространство.
Так глядишь и до внутреннего мышления в латентном пространстве дойдут. Ещё до токенов.
Вы с deepseek это обсуждали?
Не deepseek случаем?