• サぺルOPM
    link
    fedilink
    Polski
    arrow-up
    1
    ·
    1 month ago

    Wydaje mi się, że odpowiedzi na pytania z dziedzin humanistycznych mają sens. Tak samo jak pytania o rośliny jadalne i przepisy kulinarne. Pewnie nie pytałem o coś trudnego.

    Możliwe, że nie marnują wag na zbyt specjalistyczną wiedzę przy tej złożoności. W statystykach pewnie wychodzi czego ludzie potrzebują najbardziej.

    Normalną odpowiedź znalazłem w PDF z dokumentacji CPU.

    • naur
      link
      fedilink
      Polski
      arrow-up
      1
      ·
      1 month ago

      Tak, w PDFie znajdzie się prawie wszystko, ale to AI miało rozwiązać wszystkie problemy i zastąpić programistów. ;-)

      Perplexity.ai poradziło sobie lepiej od ChatGeppetto.

      • サぺルOPM
        link
        fedilink
        Polski
        arrow-up
        1
        ·
        1 month ago

        AI miało rozwiązać wszystkie problemy

        Trza sobie ciągle przypominać:

        • To inteligencja w dobieraniu wyrazów
        • Pismo to utrata 90% informacji
        • Samym pismem nie da się poznać świata i rozwiązywać jego problemów
        • naur
          link
          fedilink
          Polski
          arrow-up
          1
          ·
          edit-2
          1 month ago

          Ostatnio widziałem research paper opisujący metodę generowania prostych brył / modeli 3D przy użyciu LLM.
          Nie mam pojęcia, jaki to ma sens. Dla eksperta to pewnie strata czasu, bo szybciej zrobi rysunek i poustawia constrainty.
          Z kolei laik szybciej wyklikałby taki model przy użyciu prostego CSG w jakimś TinkerCADzie.

          Ciekawe co będzie następne. Może oparty na promptach widget do wybierania kolorów w programach do grafiki.

          • サぺルOPM
            link
            fedilink
            Polski
            arrow-up
            1
            ·
            1 month ago

            Zainspirowałeś mnie. Kazałem wygenerować figurę wg opisu jako skrypt dla OpenSCAD. Wyszło inaczej niż chciałem. Wszystkie figury pojawiły się w odpowiedniej rotacji. Wystarczyło kilka poprawek związanych z pozycją.

            Druga, trudniejsza próba z figurą zawierającą otwory wyszła gorzej. Skrypt był logicznie przekonywujący, ale nic się nie wyświetlało i nie wiem co było źle.

      • サぺルOPM
        link
        fedilink
        Polski
        arrow-up
        1
        ·
        1 month ago

        Ciekawi mnie jak ocenia się zajętość pamięci AI. Kiedyś mówiło się o przetrenowaniu. Ale to chyba inny problem.

        • naur
          link
          fedilink
          arrow-up
          1
          ·
          edit-2
          1 month ago

          Trudno powiedzieć, jak to jest z tym przetrenowaniem. Do niedawna za optymalną proporcję ilości danych treningowych do rozmiaru modelu uznawało się tzw. Chinchilla Point.
          Później LLama 3 została wytrenowana na znacznie większej liczbie tokenów i jakość modelu nadal wzrosła.