Telegram Group & Telegram Channel
потрясающий текст про закат компании ABBYY как наименьшее из последствий краха всей компьютерной лингвистики под натиском статистических моделей языка. Пластмассовый мир chatGPT победил все попытки построить детерминированные онтологии, а способ решения любой проблемы "завалить вычислительными мощностями", оказался более надежным и масштабируемым, чем любая попытка разобраться что же происходит внутри системы (и язык здесь только один из примеров)

по ссылке обзор развития компьютерной лингвистики от ранних моделей до трансформеров, которые появились как способ улучшить качество гугл-переводчика, расцвет ABBYY как одной из самых успешных российских ИТ-компаний, почти академическая культура физтехов внутри, «горький урок» больших данных и сгоревшие сотни миллионов долларов на амбициозную попытку построить дерево онтологий всех языков сразу (ABBYY compreno).

про мегапроект ABBYY compreno я когда-то очень давно случайно увидел статью и будучи студентом физиком, конечно, был очарован масштабом. это же такая мечта технаря в вакууме: давайте мы все тексты сведем к логическим инвариантам, соединим их стрелочками и построим граф всего языка. то есть к сущностям типа собака / стол / книга, которые не теряют своей сути при переезде между странами. тогда для перевода между языками можно будет делать преобразование в этот мета-язык и из него в еще один шаг переводить тексты в любой другой. впечатлился, посмотрел на страшные диаграммы простых предложений (скину их в комменты, зацените) и забыл об этом на долгие годы. но конечно и представить не мог, сколько копий было поломано и сколько ресурсов потрачено (получается, что впустую).

а самое забавное, что современные большие языковые модели примерно так и работают — все тексты переводят в свой мета-язык и обратно, только этот язык
1) математический (операции над текстом превращаются в операции над векторами в многомерных пространствах, писал об этом)
2) не интерпретируемый, то есть не сводимый к человеческим интуициями

рекомендую вспоминать об этом каждый раз, когда вы слышите тезис "оно не мыслит как человек, следовательно оно глупое". про подсчет букв в предложениях, математические навыки ЛЛМ или заковыристые логические задачки. самолеты тоже не летают как птицы, и ничего.

очень рекомендую прочитать целиком: https://sysblok.ru/blog/gorkij-urok-abbyy-kak-lingvisty-proigrali-poslednjuju-bitvu-za-nlp/

#science #language #AI #history



tg-me.com/levels_of_abstraction/57
Create:
Last Update:

потрясающий текст про закат компании ABBYY как наименьшее из последствий краха всей компьютерной лингвистики под натиском статистических моделей языка. Пластмассовый мир chatGPT победил все попытки построить детерминированные онтологии, а способ решения любой проблемы "завалить вычислительными мощностями", оказался более надежным и масштабируемым, чем любая попытка разобраться что же происходит внутри системы (и язык здесь только один из примеров)

по ссылке обзор развития компьютерной лингвистики от ранних моделей до трансформеров, которые появились как способ улучшить качество гугл-переводчика, расцвет ABBYY как одной из самых успешных российских ИТ-компаний, почти академическая культура физтехов внутри, «горький урок» больших данных и сгоревшие сотни миллионов долларов на амбициозную попытку построить дерево онтологий всех языков сразу (ABBYY compreno).

про мегапроект ABBYY compreno я когда-то очень давно случайно увидел статью и будучи студентом физиком, конечно, был очарован масштабом. это же такая мечта технаря в вакууме: давайте мы все тексты сведем к логическим инвариантам, соединим их стрелочками и построим граф всего языка. то есть к сущностям типа собака / стол / книга, которые не теряют своей сути при переезде между странами. тогда для перевода между языками можно будет делать преобразование в этот мета-язык и из него в еще один шаг переводить тексты в любой другой. впечатлился, посмотрел на страшные диаграммы простых предложений (скину их в комменты, зацените) и забыл об этом на долгие годы. но конечно и представить не мог, сколько копий было поломано и сколько ресурсов потрачено (получается, что впустую).

а самое забавное, что современные большие языковые модели примерно так и работают — все тексты переводят в свой мета-язык и обратно, только этот язык
1) математический (операции над текстом превращаются в операции над векторами в многомерных пространствах, писал об этом)
2) не интерпретируемый, то есть не сводимый к человеческим интуициями

рекомендую вспоминать об этом каждый раз, когда вы слышите тезис "оно не мыслит как человек, следовательно оно глупое". про подсчет букв в предложениях, математические навыки ЛЛМ или заковыристые логические задачки. самолеты тоже не летают как птицы, и ничего.

очень рекомендую прочитать целиком: https://sysblok.ru/blog/gorkij-urok-abbyy-kak-lingvisty-proigrali-poslednjuju-bitvu-za-nlp/

#science #language #AI #history

BY уровни абстракции




Share with your friend now:
tg-me.com/levels_of_abstraction/57

View MORE
Open in Telegram


LEVELS_OF_ABSTRACTION Telegram Group Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

How Does Bitcoin Mining Work?

Bitcoin mining is the process of adding new transactions to the Bitcoin blockchain. It’s a tough job. People who choose to mine Bitcoin use a process called proof of work, deploying computers in a race to solve mathematical puzzles that verify transactions.To entice miners to keep racing to solve the puzzles and support the overall system, the Bitcoin code rewards miners with new Bitcoins. “This is how new coins are created” and new transactions are added to the blockchain, says Okoro.

A Telegram spokesman declined to comment on the bond issue or the amount of the debt the company has due. The spokesman said Telegram’s equipment and bandwidth costs are growing because it has consistently posted more than 40% year-to-year growth in users.

LEVELS_OF_ABSTRACTION Telegram Group from id


Telegram уровни абстракции
FROM USA