Спасибо за смелость, комментатор! Не каждому хватит духа публично признаться, что он чего-то там не понимает.
Если коротко, то автор хотел донести следующее:
Когда инфы завались, смыслы тают - просто чекаем, что заходит по вайбу, и летим дальше без фризов в башке.
Там ещё пара-тройка следствий из констатации этого факта, но это не всем интересно по причине, указанной выше.
Что характерно, в самом начале публикацию плюсовали - это были те, кто мониторят хабро-ленту и "держат руку на пульсе", пропуская через себя огромный объём информации. Это на них и их проблемы ориентирована публикация.
Через 30 с лишним часов после публикации (примерно в районе полутора суток) подтянулись люди, скажем так - с другим ритмом жизни, и пошли минуса и комментарии про "нейроговноконтент".
Вообще-то, если смотреть статистику, то эта публикация в целом чуть более интересная, чем последние 50 публикаций автора в среднем:
Люди разные и понимают, что хотел сказать автор, по-разному. В силу своих возможностей. Но я честно указал, что уровень материала "Сложный".
Сформируете не верное мнение о тексте, авторе и будете с ним согласны или нет.
Я сформирую мнение о пересказе нейронкой идей автора. И на основании этого сформирую мнение, знакомиться ли с идеями автора ближе или мне это не нужно. В потоке информации для меня главное - резонанс. Если нет созвучия внешней идеи моей внутренней картине мира, я не буду даже пытаться втиснуть эту идею в мою картину.
Моё внимание - это тоже ресурс. И тратить его нужно эфффективно.
Я видел кучу роликов в сети, где водители путают педали тормоза с педалью газа. Вы уверены, что крутили руль, а не радиостанцию в приёмнике пытались поменять?
Вот пример "специально подобранной для LLM задачи". Причём, расширяющийся контекст - входной запрос меньше результата по размеру. Это потому, что Модель хорошо знает (типовую) предметную область и ей не надо ставить "якоря" для генерации.
P.S.
Там есть ошибка в постановке задачи - сервис должен называться `redis-server`. Но в моём проекте (группа диалогов без публичного доступа) аналогичный запрос дал рекомендацию по проверке имён сервисов:
Автомобиль - это очень хорошо контролируемый и прогнозируемый инструмент
... для тех, кто окончил курсы вождения.
Может быть именно в этом дело - нужно для начала научить людей использовать LLM, а не "ездить на автомобиле по песку"? Автомобиль хорош в определённых условиях. Впрочем, как и любой другой инструмент.
Автомобиль - инструмент или нет? Но некоторые люди его не слишком хорошо контролируют и таки создают аварии. Учитесь контролировать LLM тщательнее и лучше понимать результат - будет и вам LLM инструментом.
Да, коллеги @meeliname и @TheHard правы - с подпиской Plus есть какое-то количество кредитов (раньше меня либо не лимитировали, либо я не доходил до лимитов), которые можно использовать с Кодексом в их облаке через веб-интерфейс. Всё, что нужно для работы с кодом в репозитории на GitHub'е - браузер. Можно даже из мобильного телефона ставить задачу и мониторить результат. Вот отчёт Кодекса о проделанной работе:
Так что IDE может быть любой (я перешёл на VSCode с PHPStorm), а можно и вообще без IDE. Я так в режиме эксперимента добавлял с мобильного странички на свой сайт прямо из поезда. Ставишь задачу через браузер Кодексу, мёржишь результат и выкатываешься через GitHub Actions, тоже через браузер. Если всё работает, то и ОК, а если что сломалось - то ты едешь в поезде и у тебя есть только мобильный.
Я просто показал, что в определённых пределах возможна воспроизводимость результата и в нейросетке. Да, Вы совершенно правы, что `echo $((2 ** 5))` гораздо экономнее по ресурсам. Но если бы человечество стремилось к экономному расходованию ресурсов, то мы бы ездили на лошадях, а не жгли невозобновляемое топливо в ДВС.
Как Вы считаете, в случае более сложно запроса не придётся прикладывать к запросу БЯМ и её настройки целиком, чтобы гарантировать воспроизведение результата в будущем?
Считаю, что у подобной воспроизводимости, как и у много другого, есть свои границы применимости. Но мы их пока не знаем.
Храню. Только не промпты, а документацию - когнитивный контекст, который агент (и человек) может использовать для генерации/исправления кодовой базы.
А во-вторых, на один и тот же промпт сегодня модель выдала такой результат, а завтра выдаст другой.
Точно. Но ведь это же не важно. Вы же не смотрите, насколько точно совпадает бинарный код, сделанный различными компиляторами?
Я не утверждаю, что ситуация с бинарниками и исходниками идентичная, я лишь говорю, что она аналогичная. Можно при достаточно богатом воображении увидеть параллели. А можно не увидеть, при желании.
результат работы нейросети по сути не воспроизводим.
Для этого специально ввели seed & temperature, не так ли?
Попробуйте вот этот запрос в разных диалогах
Сколько будет два в пятой степени? Будь максимально краток. Результат выведи одним числом. Без знаков препинания и форматирования.
Это не следующий уровень абстракции кода, а черти-что.
Вы хотите склонить меня к какой-то из сторон или просто поинтересовались на какой я стороне? Какую бы из сторон я б ни выбрал, с других сторон всегда прилетит возражение. Считайте просто, что я не функционалист.
Мышление - это процесс познания окружающего мира субъектом. Лично я считаю, что LLM не обладают субъектностью. Возможно вы встречались уже с признаками субъектности у LLM, я пока с таким не встретился. Как встречусь - сразу же изменю свою точку зрения. Мне не сложно.
У меня память включена, вся, что возможна. Но до какого-то момента контекст текущего диалога доминировал над контекстом остальных диалогов. Модель принимала во внимание другие диалоги но не игнорировала указания текущего. У меня в этом проекте под десяток диалогов в день получался, а то и поболее. И они постепенно становились типовыми, поэтому делались на основании шаблонов запросов (copy-paste) и поведение Модели было привычным. А тут не просто "отупение", а просто какая-то перепривязка контекста - к одному из предыдущих вместо текущего. Как будто текущий подмешан в старый контекст, а не старый контекст в текущий.
В общем, народ в OpenAI люто экспериментирует, что в целом хорошо, но делает это перманентно и без объявления чего-как, что создаёт ощущение внезапности.
Вы абсолютно правы по всем пунктам. Т.е., Модели (не ИИ!!) нельзя использовать так же, как люди используют людей. Просто пока мало кто понимает, как их нужно использовать правильно. Но много уже кто понимает, как их не нужно использовать.
а ИИ формально перечисляет, что изменилось, т.е. тоже мусорит.
Иногда перечисление - не мусор, а просто сжатая информация.
и с таким кодом потом невозможно работать.
Ну, вы же с бинарниками напрямую не работаете. Вот и вайб-кодеры так же. Кстати, для одноразовых программ вай-код - самое то. Повайбкодил, запустил, программка свою работу сделала - можно выкидывать. Shell-скрипты у Моделек отменно получаются. Да, нужно немного понимать, что за команды там используются. Ну или применять их в контейнерах.
Я заметил :( В ChatGPT есть "проекты" - группы диалогов с общим набором документов и общим системным промптом. Было очень удобно специализировать и группировать диалоги по темам. Но дня четыре назад заметил, что пошла мощная протечка контекста из других диалогов в текущий. Т.е., сказанное в предыдущих диалога не давало в новом диалоге исследовать другую гипотезу - модель упорно сворачивала на предыдущую тему и аргументировала это, что "ей кажется, что так будет лучше". Раньше share'ился только системный промпт и документы проекта. Была ещё какая-то выжимка из других диалогов проекта, но не такая "магнитная" - настолько сильно тему не сворачивала.
Создал другой проект и работаю в нём, а потом перекидываю диалоги в старый проект. В одном проекте разделяю контекст диалогов, в другом - храню сами диалоги.
А что касается интеллекта Модели, то он там настолько нестабильный, что я даже использую термин "эти дни", хоть он у меня и "он". В эти дни я переключаюсь на четвёрку.
Н-да, как-то неоднозначно выглядит. Лучше так:
Наше внимание - это тоже ресурс. И тратить его нужно эфффективно.
Спасибо за смелость, комментатор! Не каждому хватит духа публично признаться, что он чего-то там не понимает.
Если коротко, то автор хотел донести следующее:
Там ещё пара-тройка следствий из констатации этого факта, но это не всем интересно по причине, указанной выше.
Что характерно, в самом начале публикацию плюсовали - это были те, кто мониторят хабро-ленту и "держат руку на пульсе", пропуская через себя огромный объём информации. Это на них и их проблемы ориентирована публикация.
Через 30 с лишним часов после публикации (примерно в районе полутора суток) подтянулись люди, скажем так - с другим ритмом жизни, и пошли минуса и комментарии про "нейроговноконтент".
Вообще-то, если смотреть статистику, то эта публикация в целом чуть более интересная, чем последние 50 публикаций автора в среднем:
Люди разные и понимают, что хотел сказать автор, по-разному. В силу своих возможностей. Но я честно указал, что уровень материала "Сложный".
Я сформирую мнение о пересказе нейронкой идей автора. И на основании этого сформирую мнение, знакомиться ли с идеями автора ближе или мне это не нужно. В потоке информации для меня главное - резонанс. Если нет созвучия внешней идеи моей внутренней картине мира, я не буду даже пытаться втиснуть эту идею в мою картину.
Моё внимание - это тоже ресурс. И тратить его нужно эфффективно.
Я видел кучу роликов в сети, где водители путают педали тормоза с педалью газа. Вы уверены, что крутили руль, а не радиостанцию в приёмнике пытались поменять?
Вот пример "специально подобранной для LLM задачи". Причём, расширяющийся контекст - входной запрос меньше результата по размеру. Это потому, что Модель хорошо знает (типовую) предметную область и ей не надо ставить "якоря" для генерации.
P.S.
Там есть ошибка в постановке задачи - сервис должен называться `redis-server`. Но в моём проекте (группа диалогов без публичного доступа) аналогичный запрос дал рекомендацию по проверке имён сервисов:
Да, два ответа были разные, но оба задачу решили (в рамках постановки) - сушествующие сервисы запускаются и останавливаются.
Давняя история...
Приятно видеть, что DI все шире проникает в JS мир, пусть и в TS-версии его.
Будет зависеть от навыков "водителя" и от области применения. Кое-где кое с кем - да, выйдет на две девятки. Но это когда курсы нормальные сделают.
... для тех, кто окончил курсы вождения.
Может быть именно в этом дело - нужно для начала научить людей использовать LLM, а не "ездить на автомобиле по песку"? Автомобиль хорош в определённых условиях. Впрочем, как и любой другой инструмент.
Автомобиль - инструмент или нет? Но некоторые люди его не слишком хорошо контролируют и таки создают аварии. Учитесь контролировать LLM тщательнее и лучше понимать результат - будет и вам LLM инструментом.
А вот это интересно - TypeScript или JS?
Да, коллеги @meeliname и @TheHard правы - с подпиской Plus есть какое-то количество кредитов (раньше меня либо не лимитировали, либо я не доходил до лимитов), которые можно использовать с Кодексом в их облаке через веб-интерфейс. Всё, что нужно для работы с кодом в репозитории на GitHub'е - браузер. Можно даже из мобильного телефона ставить задачу и мониторить результат. Вот отчёт Кодекса о проделанной работе:
А это - этот же отчёт после слияния PR'а.
Так что IDE может быть любой (я перешёл на VSCode с PHPStorm), а можно и вообще без IDE. Я так в режиме эксперимента добавлял с мобильного странички на свой сайт прямо из поезда. Ставишь задачу через браузер Кодексу, мёржишь результат и выкатываешься через GitHub Actions, тоже через браузер. Если всё работает, то и ОК, а если что сломалось - то ты едешь в поезде и у тебя есть только мобильный.
энергосбережение на мобильных устройствах
Я просто показал, что в определённых пределах возможна воспроизводимость результата и в нейросетке. Да, Вы совершенно правы, что `echo $((2 ** 5))` гораздо экономнее по ресурсам. Но если бы человечество стремилось к экономному расходованию ресурсов, то мы бы ездили на лошадях, а не жгли невозобновляемое топливо в ДВС.
Считаю, что у подобной воспроизводимости, как и у много другого, есть свои границы применимости. Но мы их пока не знаем.
Храню. Только не промпты, а документацию - когнитивный контекст, который агент (и человек) может использовать для генерации/исправления кодовой базы.
Точно. Но ведь это же не важно. Вы же не смотрите, насколько точно совпадает бинарный код, сделанный различными компиляторами?
Я не утверждаю, что ситуация с бинарниками и исходниками идентичная, я лишь говорю, что она аналогичная. Можно при достаточно богатом воображении увидеть параллели. А можно не увидеть, при желании.
Для этого специально ввели seed & temperature, не так ли?
Попробуйте вот этот запрос в разных диалогах
Сколько будет два в пятой степени? Будь максимально краток. Результат выведи одним числом. Без знаков препинания и форматирования.
Возможно - да, но это надо проверить.
Вы хотите склонить меня к какой-то из сторон или просто поинтересовались на какой я стороне? Какую бы из сторон я б ни выбрал, с других сторон всегда прилетит возражение. Считайте просто, что я не функционалист.
Мышление - это процесс познания окружающего мира субъектом. Лично я считаю, что LLM не обладают субъектностью. Возможно вы встречались уже с признаками субъектности у LLM, я пока с таким не встретился. Как встречусь - сразу же изменю свою точку зрения. Мне не сложно.
У меня память включена, вся, что возможна. Но до какого-то момента контекст текущего диалога доминировал над контекстом остальных диалогов. Модель принимала во внимание другие диалоги но не игнорировала указания текущего. У меня в этом проекте под десяток диалогов в день получался, а то и поболее. И они постепенно становились типовыми, поэтому делались на основании шаблонов запросов (copy-paste) и поведение Модели было привычным. А тут не просто "отупение", а просто какая-то перепривязка контекста - к одному из предыдущих вместо текущего. Как будто текущий подмешан в старый контекст, а не старый контекст в текущий.
В общем, народ в OpenAI люто экспериментирует, что в целом хорошо, но делает это перманентно и без объявления чего-как, что создаёт ощущение внезапности.
Вы абсолютно правы по всем пунктам. Т.е., Модели (не ИИ!!) нельзя использовать так же, как люди используют людей. Просто пока мало кто понимает, как их нужно использовать правильно. Но много уже кто понимает, как их не нужно использовать.
Иногда перечисление - не мусор, а просто сжатая информация.
Ну, вы же с бинарниками напрямую не работаете. Вот и вайб-кодеры так же. Кстати, для одноразовых программ вай-код - самое то. Повайбкодил, запустил, программка свою работу сделала - можно выкидывать. Shell-скрипты у Моделек отменно получаются. Да, нужно немного понимать, что за команды там используются. Ну или применять их в контейнерах.
Я заметил :( В ChatGPT есть "проекты" - группы диалогов с общим набором документов и общим системным промптом. Было очень удобно специализировать и группировать диалоги по темам. Но дня четыре назад заметил, что пошла мощная протечка контекста из других диалогов в текущий. Т.е., сказанное в предыдущих диалога не давало в новом диалоге исследовать другую гипотезу - модель упорно сворачивала на предыдущую тему и аргументировала это, что "ей кажется, что так будет лучше". Раньше share'ился только системный промпт и документы проекта. Была ещё какая-то выжимка из других диалогов проекта, но не такая "магнитная" - настолько сильно тему не сворачивала.
Создал другой проект и работаю в нём, а потом перекидываю диалоги в старый проект. В одном проекте разделяю контекст диалогов, в другом - храню сами диалоги.
А что касается интеллекта Модели, то он там настолько нестабильный, что я даже использую термин "эти дни", хоть он у меня и "он". В эти дни я переключаюсь на четвёрку.