Új hozzászólás Aktív témák

• #14 kilua senior tag cinemazealot #13

  Új Válasz 2023-09-22 15:26:23 #14

  Új hozzászólás

  Összes hozzászólása itt Válaszok az összes hozzászólására itt Válaszok erre a hozzászólásra

  Privát üzenet küldése

  

  kilua

  senior tag

  válasz cinemazealot #13 üzenetére

  Lehet hogy "nem érti" de mit jelent az hogy érti?

  Igazából ugyanúgy ahogy megkérem az AIt hogy írjon egy verset az Alföldről kijön egy vers az Alföldről olyan stílusban amit kérek, a stable diffusionba beírom hogy mittudomém "az eiffel torony a holdon" kijön egy kép ami az Eiffel tornyot ábrázolja a holdon, és nem az a szint hogy beillesztem paintben hanem jóval komolyabb.

  Ugyanígy ha megkérem hogy írjon egy programkódot ami ezt és azt csinálja kijön valami amit csak át kell nézni. (Van külön programíró AI is, talán azért is lett gyengébb a chatGPT ebben is mint az elején volt)

  [ Szerkesztve ]

• #15 ddekany veterán cinemazealot #13

  Új Válasz 2023-09-22 16:31:13 #15

  Új hozzászólás

  Összes hozzászólása itt Válaszok az összes hozzászólására itt Válaszok erre a hozzászólásra

  Privát üzenet küldése

  

  ddekany

  veterán

  válasz cinemazealot #13 üzenetére

  Próbálkoztál ilyenekkel (a program írós, módosíttatós, írjál-rá-tesztet dolgokkal), vagy honnan jön ez a meggyőződés? Én még mikor kijött a GPT-4 alapú mindenki számára elérhető Bing Chat (szóval még csak nem is valami kódolásra térnigezett AI), igen. Szóval mi az, hogy statisztikai alapon? Miféle statisztika ad ki ilyen eredményeket? Avagy, ha ez statisztikának hívjuk, akkor felmerül, hogy talán mi is statisztikai lapon működünk... Egyáltalán mi az értés? Az épülhet statisztikai alapon felfedezet összefüggésekre, és azok alkalmazására hasonló de eltérő szituációkban a megoldás megkeresésére? Vagy mi a kritérium?

  [ Szerkesztve ]

• #17 ddekany veterán cinemazealot #16

  Új Válasz 2023-09-23 15:02:02 #17

  Új hozzászólás

  Összes hozzászólása itt Válaszok az összes hozzászólására itt Válaszok erre a hozzászólásra

  Privát üzenet küldése

  

  ddekany

  veterán

  válasz cinemazealot #16 üzenetére

  Nem tudjuk hogyan működik a gondolkodás (mi több, nem tudjuk, hogy működhet-e emberihez hasonló eredményt adó gondolkodás máshogy, mint az emberé). De az én érzetem, első sorban saját magam alapján, hogy ez egy több rétegű dolog. Az alap a mintázatok megfigyelése (A-B-B-A utál általában B jön... akkor valószínűleg X-Y-Y-X után meg X). Ez tudatos szint alatt megy leginkább, mert ezek ilyen primitívek, építőelem. Utánra erre van felépítve egy magasabb szintű, érvelési láncra emlékeztető módszer, ami sokszor tudatos (viszont valószínűleg ez is a "minták utánzása" architektúrára épül - a formális érvelési szabályok eleve csak minták). Az emberi nyelvek szabályai állati kaotikusak (egy rakás történelmi hordalék), szóval ott az utóbbi tudatosabb "kiokoskodós" megközelítés egyszerűen nem hatékony módszer. Ellenben a programozás ahhoz képes egy nagyon egyszerű, egyértelmű szabályokkal operáló világban mozog, ezért ott a tudatos szinten megérteni és kikövetkeztetni hatékony módszer. Nekem úgy tűnik, hogy egy nagyobb LLM-nek, úgy ahogy (nem jól), mind a kettő megy. Azaz, a talált minták közé bekerültek azok is, amik a "hogyan gondolkodjunk" programot megvalósító minták. Csak mivel nem tudják az AI-s kutatók, hogy pontosabban miként történik ez, ezért csak próbálkoznak, hogy ilyen hiperparaméterekkel (hány réteg, stb.) jobb, ha ilyen módszerrel tréningezzük akkor jobb, stb.

  [ Szerkesztve ]

• #22 ddekany veterán cinemazealot #20

  Új Válasz 2023-09-24 14:22:26 #22

  Új hozzászólás

  Összes hozzászólása itt Válaszok az összes hozzászólására itt Válaszok erre a hozzászólásra

  Privát üzenet küldése

  

  ddekany

  veterán

  válasz cinemazealot #20 üzenetére

  Ami hallucinálást illeti, eleve úgy van tréningezve a model, hogy lehetetlen feladatot oldjon meg minél nagyobb eséllyel, azaz eleve bullshitelni tanúl. Tehát pl. valahol a weben az áll, "Tegnap láttam egy hatalmas madarat.", és akkor ezt felfedik az utolsó szó nélkül, hogy folytassa. A pozitívan pontozott folyatás a "madarat." (pontosabban, azt akarod, hogy annak a folytatásnak minél nagyobb esélyt adjon a model a kimeneten), holott a helyes folytatás "[...] <meta>Ezt ennyi alapján nem lehet kikövetkeztetni!</meta>". Nem véletlen, hogy az egyik kutatási irány, hogy a bullshit generátort lehetne-e jobb betanításra használt anyag generálására használni. Mert meglepő módon, a GPT-4 bullshit generátor elég jó következtetési láncokat tud pl. generálni, és pl. ellenőrizni tudja a saját válaszát. Szóval ha még nem is tökéletes anyagot tud generálni, a webes szövegkupacnál bizonyosan sokkal jobbat. Erre példa az Orca. (De biztos ennél kreatívabbak zárt ajtó mögött... Pl. mi van, ha eleve nem sima szövegfolytatással edzel, hanem csak megoldható kiegészítésekre kéred, illetve ha a helyes válasz a "Nem megoldható", amikor a feladat nem megoldható.)

  Illetve persze a másik aspektus, hogy hagyni kellene gondolkodni a problémán, még mielőtt kapkodva elkezdene válaszolni. Erre van trükk, akit érdekel keressen rá a SmartGPT-re. Ezzel persze az a gond, hogy sokkal lassabban jön a végső válasz, mint alapból.

  [ Szerkesztve ]

• #26 ddekany veterán cinemazealot #25

  Új Válasz 2023-09-24 22:01:01 #26

  Új hozzászólás

  Összes hozzászólása itt Válaszok az összes hozzászólására itt Válaszok erre a hozzászólásra

  Privát üzenet küldése

  

  ddekany

  veterán

  válasz cinemazealot #25 üzenetére

  Ha pl. téged megkérdezlek (offline helyen...), hogy melyik évben született Albert Einstein, akkor mondasz hasra ütésre egy évszámot, vagy azt mondod, hogy nem tudod? Lehet én zseni vagyok, de én felismerném, hogy nem tudom, és azt mondanám, hogy valamikor az 1800-as évek vége felé, de pontosan nem tudom. A nap-föld dolog más, ott vallási mesék adják az elvárt választ, és tényleg nem tudja az illető, hogy nem jól tudja.

Új hozzászólás Aktív témák