Telegram Group & Telegram Channel
Forwarded from Machinelearning
📕 Андрей Карпаты опубликовал новый пост- необычный путь распространения LLM, их влияние на людей и организации, причины разрыва и взгляд в будущее.

В нем он анализирует необычное распространение больших языковых моделей (LLM).

Вот его содержание:
В отличие от традиционных технологий, которые обычно проходят путь от государственных и военных структур через корпорации к индивидуальным пользователям, LLM сразу стали широко доступны обычным людям.

Это позволило моделям значительно расширить свои возможности в таких областях, как программирование, анализ данных и создание контента, без необходимости привлекать узких специалистов.

ChatGPT — самое быстрорастущее приложение в истории, у него 400 миллионов активных пользователей в неделю.

Люди используют его для написания текстов, программирования, перевода, обучения, анализа, исследований и генерации идей

Это не просто улучшение жизни— это мощный бустер возможностей человека.

И барьер для входа использования LLM невероятно низкий: модели бесплатны или дешевы, быстры, доступны всем через API или локально, и говорят на любом языке, включая сленг и эмодзи.

Никогда еще человек не получал такого технологического скачка так быстро.

Почему же эффект для корпораций и государственных институтов не такой весомый?

Во-первых, LLM дают "квази-экспертные" знания: широкие, но неглубокие и ненадежные. Для организаций, где уже есть эксперты (инженеры, юристы, аналитики), это лишь слегка повышает эффективность.

А вот для человека, который обычно эксперт лишь в одном, LLM открывают новые горизонты: программировать, разбираться в юриспруденции, анализировать данные или создавать контент — все это теперь возможно без посторонней помощи.

Во-вторых, организации решают более сложные задачи: интеграции, устаревшие системы, безопасность, регуляции, координация.

Ошибки LLM тут куда опаснее — "вайб кодить" не выйдет.

В-третьих, есть инерция: бюрократия, культура компаний, переобучение — все это тормозит внедрение.

Пока LLM радикально меняют жизнь людей, а не организаций.

Мэри, Джим и Джо получают больше, чем Google или правительство США. Но что дальше? Если топовые модели станут сильно дороже и лучше, крупные игроки смогут "купить интеллект", и элита снова уйдет в отрыв.

Сегодня Билл Гейтс использует тот же GPT-4o, что и вы, но завтра его ребенок может учиться у GPT-8-pro-max, а ваш — у GPT-6-mini.

Сейчас мы находимся в уникальном моменте: будущее уже здесь, и технологии удивительно равномерно распределены. Будущее тут, и оно доступно для всех. Власть людям!

🔗 Оригинал

@ai_machinelearning_big_data

#AndrejKarpathy #influencer



tg-me.com/machinelearning_interview/1705
Create:
Last Update:

📕 Андрей Карпаты опубликовал новый пост- необычный путь распространения LLM, их влияние на людей и организации, причины разрыва и взгляд в будущее.

В нем он анализирует необычное распространение больших языковых моделей (LLM).

Вот его содержание:
В отличие от традиционных технологий, которые обычно проходят путь от государственных и военных структур через корпорации к индивидуальным пользователям, LLM сразу стали широко доступны обычным людям.

Это позволило моделям значительно расширить свои возможности в таких областях, как программирование, анализ данных и создание контента, без необходимости привлекать узких специалистов.

ChatGPT — самое быстрорастущее приложение в истории, у него 400 миллионов активных пользователей в неделю.

Люди используют его для написания текстов, программирования, перевода, обучения, анализа, исследований и генерации идей

Это не просто улучшение жизни— это мощный бустер возможностей человека.

И барьер для входа использования LLM невероятно низкий: модели бесплатны или дешевы, быстры, доступны всем через API или локально, и говорят на любом языке, включая сленг и эмодзи.

Никогда еще человек не получал такого технологического скачка так быстро.

Почему же эффект для корпораций и государственных институтов не такой весомый?

Во-первых, LLM дают "квази-экспертные" знания: широкие, но неглубокие и ненадежные. Для организаций, где уже есть эксперты (инженеры, юристы, аналитики), это лишь слегка повышает эффективность.

А вот для человека, который обычно эксперт лишь в одном, LLM открывают новые горизонты: программировать, разбираться в юриспруденции, анализировать данные или создавать контент — все это теперь возможно без посторонней помощи.

Во-вторых, организации решают более сложные задачи: интеграции, устаревшие системы, безопасность, регуляции, координация.

Ошибки LLM тут куда опаснее — "вайб кодить" не выйдет.

В-третьих, есть инерция: бюрократия, культура компаний, переобучение — все это тормозит внедрение.

Пока LLM радикально меняют жизнь людей, а не организаций.

Мэри, Джим и Джо получают больше, чем Google или правительство США. Но что дальше? Если топовые модели станут сильно дороже и лучше, крупные игроки смогут "купить интеллект", и элита снова уйдет в отрыв.

Сегодня Билл Гейтс использует тот же GPT-4o, что и вы, но завтра его ребенок может учиться у GPT-8-pro-max, а ваш — у GPT-6-mini.

Сейчас мы находимся в уникальном моменте: будущее уже здесь, и технологии удивительно равномерно распределены. Будущее тут, и оно доступно для всех. Власть людям!

🔗 Оригинал

@ai_machinelearning_big_data

#AndrejKarpathy #influencer

BY Machine learning Interview




Share with your friend now:
tg-me.com/machinelearning_interview/1705

View MORE
Open in Telegram


Machine learning Interview Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Dump Scam in Leaked Telegram Chat

A leaked Telegram discussion by 50 so-called crypto influencers has exposed the extraordinary steps they take in order to profit on the back off unsuspecting defi investors. According to a leaked screenshot of the chat, an elaborate plan to defraud defi investors using the worthless “$Few” tokens had been hatched. $Few tokens would be airdropped to some of the influencers who in turn promoted these to unsuspecting followers on Twitter.

Should I buy bitcoin?

“To the extent it is used I fear it’s often for illicit finance. It’s an extremely inefficient way of conducting transactions, and the amount of energy that’s consumed in processing those transactions is staggering,” the former Fed chairwoman said. Yellen’s comments have been cited as a reason for bitcoin’s recent losses. However, Yellen’s assessment of bitcoin as a inefficient medium of exchange is an important point and one that has already been raised in the past by bitcoin bulls. Using a volatile asset in exchange for goods and services makes little sense if the asset can tumble 10% in a day, or surge 80% over the course of a two months as bitcoin has done in 2021, critics argue. To put a finer point on it, over the past 12 months bitcoin has registered 8 corrections, defined as a decline from a recent peak of at least 10% but not more than 20%, and two bear markets, which are defined as falls of 20% or more, according to Dow Jones Market Data.

Machine learning Interview from ms


Telegram Machine learning Interview
FROM USA