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



group-telegram.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:
group-telegram.com/machinelearning_interview/1705

View MORE
Open in Telegram


Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Additionally, investors are often instructed to deposit monies into personal bank accounts of individuals who claim to represent a legitimate entity, and/or into an unrelated corporate account. To lend credence and to lure unsuspecting victims, perpetrators usually claim that their entity and/or the investment schemes are approved by financial authorities. In December 2021, Sebi officials had conducted a search and seizure operation at the premises of certain persons carrying out similar manipulative activities through Telegram channels. The message was not authentic, with the real Zelenskiy soon denying the claim on his official Telegram channel, but the incident highlighted a major problem: disinformation quickly spreads unchecked on the encrypted app. But because group chats and the channel features are not end-to-end encrypted, Galperin said user privacy is potentially under threat. 'Wild West'
from in


Telegram Machine learning Interview
FROM American