Telegram Group & Telegram Channel
Одиннадцать вопросов ИИ (для изучения математики и всего прочего)

Меня часто спрашивают...

Говорят, в эпоху модерна важно было наизусть знать основные факты, в эпоху постмодерна – где их найти. А в эпоху больших лингвистических моделей – как наиболее эффективно извлекать информацию по ходу диалогов на естественном языке.

В связи с этим решил описать свою "познавательную стратегию", направленную на ускорение обучения с применением LLM-ок. Применяю в основном в изучении математики, примеры соответствующие.

Общий план знакомства с новой концепцией такой:

1. Основные определения и алгоритмы
2. Связь с другими предметными областями через общие математические объекты
3. Допущения, нюансы, пресуппозиции
4. Перепроверка

Вопросы, которые задаю LLM-ке на каждом шаге соответственно, приведены далее. Стоит иметь в виду, что по-русски все современные LLM дают ответы значительно более низкого качества, перевод дан для удобства.

Основные определения и алгоритмы

1. Что такое X / What is X?

Пример: что такое сигмоида?

Вариации:
– Я всё ещё не понимаю X / I still don't understand X.
– О чем здесь речь / What's described here?

2. Напиши формулу для X / Write formula for X.

Пример: напиши формулу сигмоиды.

И наоборот:
– Объясни по-русски / Explain in plain English.

3. Как X делается по шагам / How X is performed, step-by-step?

Пример: как делается градиентный спуск, по шагам?

Связь с другими областями

4. Как связаны X и Y / How X implies Y?

Пример: как связаны MLE и лосс-функция логистической регрессии?

5. Объясни X, не упоминая Y / Explain X without referring to Y.

Пример: объясни логистическую регрессию, не упоминая GLM.

6. Объясни X с точки зрения Y / Explain X from the perspective of Y.

Пример: объясни MLE с точки зрения статистики.

7. X это то же, что Y / Is X the same as Y?

Пример: эквивариантность (equivariance) это то же, что естественное преобразование (natural transformation)?

(Прим.: один из вопросов, показывающих кардинальное превосходство LLM-ок над поисковыми системами в данной области. Выдачу гугла надо фильтровать и разбирать, LLM-ка сразу даёт резюме.)

Допущения, нюансы, пресуппозиции

8. Почему должно быть X / Why must be X?

Пример: почему в логистической регрессии log-odds должны линейно зависеть от признаков?

9. Что обычно упускают, рассказывая об X / What is usually omitted, when they speak of X?

Пример: что обычно упускают, рассказывая о логистической регрессии?

10. Какие базовые предпосылки X / What are basic assumptions of X?

Пример: какие базовые предпосылки логистической регрессии?

Перепроверка

11. Является ли этот конспект/решение корректным / Is this cheatsheet/solution correct?



group-telegram.com/metaprogramming/406
Create:
Last Update:

Одиннадцать вопросов ИИ (для изучения математики и всего прочего)

Меня часто спрашивают...

Говорят, в эпоху модерна важно было наизусть знать основные факты, в эпоху постмодерна – где их найти. А в эпоху больших лингвистических моделей – как наиболее эффективно извлекать информацию по ходу диалогов на естественном языке.

В связи с этим решил описать свою "познавательную стратегию", направленную на ускорение обучения с применением LLM-ок. Применяю в основном в изучении математики, примеры соответствующие.

Общий план знакомства с новой концепцией такой:

1. Основные определения и алгоритмы
2. Связь с другими предметными областями через общие математические объекты
3. Допущения, нюансы, пресуппозиции
4. Перепроверка

Вопросы, которые задаю LLM-ке на каждом шаге соответственно, приведены далее. Стоит иметь в виду, что по-русски все современные LLM дают ответы значительно более низкого качества, перевод дан для удобства.

Основные определения и алгоритмы

1. Что такое X / What is X?

Пример: что такое сигмоида?

Вариации:
– Я всё ещё не понимаю X / I still don't understand X.
– О чем здесь речь / What's described here?

2. Напиши формулу для X / Write formula for X.

Пример: напиши формулу сигмоиды.

И наоборот:
– Объясни по-русски / Explain in plain English.

3. Как X делается по шагам / How X is performed, step-by-step?

Пример: как делается градиентный спуск, по шагам?

Связь с другими областями

4. Как связаны X и Y / How X implies Y?

Пример: как связаны MLE и лосс-функция логистической регрессии?

5. Объясни X, не упоминая Y / Explain X without referring to Y.

Пример: объясни логистическую регрессию, не упоминая GLM.

6. Объясни X с точки зрения Y / Explain X from the perspective of Y.

Пример: объясни MLE с точки зрения статистики.

7. X это то же, что Y / Is X the same as Y?

Пример: эквивариантность (equivariance) это то же, что естественное преобразование (natural transformation)?

(Прим.: один из вопросов, показывающих кардинальное превосходство LLM-ок над поисковыми системами в данной области. Выдачу гугла надо фильтровать и разбирать, LLM-ка сразу даёт резюме.)

Допущения, нюансы, пресуппозиции

8. Почему должно быть X / Why must be X?

Пример: почему в логистической регрессии log-odds должны линейно зависеть от признаков?

9. Что обычно упускают, рассказывая об X / What is usually omitted, when they speak of X?

Пример: что обычно упускают, рассказывая о логистической регрессии?

10. Какие базовые предпосылки X / What are basic assumptions of X?

Пример: какие базовые предпосылки логистической регрессии?

Перепроверка

11. Является ли этот конспект/решение корректным / Is this cheatsheet/solution correct?

BY Metaprogramming


Warning: Undefined variable $i in /var/www/group-telegram/post.php on line 260

Share with your friend now:
group-telegram.com/metaprogramming/406

View MORE
Open in Telegram


Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Again, in contrast to Facebook, Google and Twitter, Telegram's founder Pavel Durov runs his company in relative secrecy from Dubai. "The inflation fire was already hot and now with war-driven inflation added to the mix, it will grow even hotter, setting off a scramble by the world’s central banks to pull back their stimulus earlier than expected," Chris Rupkey, chief economist at FWDBONDS, wrote in an email. "A spike in inflation rates has preceded economic recessions historically and this time prices have soared to levels that once again pose a threat to growth." And while money initially moved into stocks in the morning, capital moved out of safe-haven assets. The price of the 10-year Treasury note fell Friday, sending its yield up to 2% from a March closing low of 1.73%. Official government accounts have also spread fake fact checks. An official Twitter account for the Russia diplomatic mission in Geneva shared a fake debunking video claiming without evidence that "Western and Ukrainian media are creating thousands of fake news on Russia every day." The video, which has amassed almost 30,000 views, offered a "how-to" spot misinformation. Asked about its stance on disinformation, Telegram spokesperson Remi Vaughn told AFP: "As noted by our CEO, the sheer volume of information being shared on channels makes it extremely difficult to verify, so it's important that users double-check what they read."
from in


Telegram Metaprogramming
FROM American